L’apprendimento profondo ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo problemi complessi come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e persino l’analisi audio. Al centro di molte applicazioni di apprendimento profondo c’è PyTorch, un framework potente e flessibile che consente agli sviluppatori e ai ricercatori di costruire e addestrare reti neurali in modo efficiente. Se stai cercando di acquisire esperienza pratica con PyTorch e capire la sua sintassi nelle applicazioni del mondo reale, abbiamo il corso perfetto per te.

Abbiamo appena pubblicato un corso sul canale YouTube di freeCodeCamp.org che ti insegnerà tutto su PyTorch e la sua sintassi attraverso cinque esercizi pratici, guidati da Omar Atef. Questo corso fornisce un’introduzione strutturata a PyTorch, coprendo diversi tipi di compiti di apprendimento automatico, dalla classificazione dei dati tabulari alle applicazioni di apprendimento profondo nella classificazione delle immagini, dell’audio e del testo. Ogni sezione si concentra su un problema specifico, permettendoti di vedere PyTorch in azione e costruire modelli che gestiscono vari tipi di dati.

Cosa imparerai in questo corso

🔹 Classificazione dei Dati Tabulari – Impara come utilizzare PyTorch per i dati strutturati, una competenza cruciale per la modellazione predittiva in settori come finanza, sanità e vendite.

🔹 Classificazione delle Immagini – Addestra un modello di apprendimento profondo per riconoscere oggetti nelle immagini, un compito fondamentale nella visione artificiale.

🔹 Modelli Pre-addestrati per la Classificazione delle Immagini – Scopri come sfruttare potenti reti neurali pre-addestrate per ottenere un’alta precisione con un tempo di addestramento minimo.

🔹 Classificazione audio – Esplora come PyTorch possa essere utilizzato per classificare suoni e discorsi, un passo essenziale in applicazioni come il riconoscimento vocale e la categorizzazione della musica.

🔹 Classificazione del testo con BERT – Scopri come utilizzare il modello BERT per compiti di elaborazione del linguaggio naturale come l’analisi del sentiment e il rilevamento dello spam.

Perché imparare PyTorch?

PyTorch è ampiamente utilizzato sia nella ricerca che nell’industria grazie alla sua facilità d’uso, al grafo di calcolo dinamico e al forte supporto della comunità. Dominando PyTorch, acquisirai la capacità di costruire e implementare modelli di deep learning in modo efficiente, rendendolo una competenza essenziale per scienziati dei dati, ingegneri di intelligenza artificiale e ricercatori.

Questo corso è adatto ai principianti, ma fornisce anche preziosi approfondimenti per coloro che sono già familiari con il machine learning. Ogni sezione include esercizi di codifica pratici che rafforzano la comprensione e ti aiutano ad applicare ciò che impari a problemi reali.

Guarda l’intero corso qui: Corso PyTorch su freeCodeCamp.org (6 ore di visione).