Reti Neurali, LLM e Transformers

Questo corso avanzato ripercorre l’intera filiera tecnologica delle Reti Neurali e dei Trasformatori per presentare come effettivamente funziona la AI basata sul Deep Learning.

Al termine del corso, sarà possibile sia utilizzare i modelli basati su trasformatori di OpenAI e su HuggingFace, che progettare la creazione autonoma di una propria Rete Neurale specializzata, senza appoggiarsi a sistemi esterni.

• Conoscenza di programmazione in Python 3.8
• Conoscenza di Pandas, NumPy, MatplotLib
• Conoscenze di concetti di Machine Learning Supervisionato (Classificazioni e Regressioni)
• Conoscenza base di Reti Neurali

• Comprendere il funzionamento delle Reti Neurali, delle DNN e dei Trasformatori.
• Apprendere le tecniche avanzate di addestramento, ottimizzazione e stabilizzazione dei modelli di Deep Learning
• Sviluppare e addestrare reti neurali utilizzando TensorFlow e Keras
• Esplorare le architetture di LLM come BERT, GPT e T5, applicando tecniche di Transfer Learning
• Utilizzare modelli pre-addestrati di OpenAI e Hugging Face per NLP e AI generativa
• Implementare sistemi RAG con database vettoriali per la personalizzazione di modelli AI

• Data Scientist e Machine Learning Engineer
• Sviluppatori e ingegneri software con esperienza in Python
• Professionisti del settore tecnologico
• Ricercatori e analisti che lavorano con il Natural Language Processing (NLP) e desiderano esplorare le potenzialità degli LLM
• Responsabili IT e Innovation Manager