01 - Introduzione alle Reti Neurali: Dal Percettrone al Deep Learning
Introduzione: Cosa Sono le Reti Neurali Le reti neurali artificiali rappresentano il fondamento del deep learning moderno.
Deep Learning e Reti Neurali
Deep learning dalle basi: perceptron, reti neurali feedforward, CNN, RNN, LSTM, transfer learning e fine-tuning con PyTorch e TensorFlow. Teoria matematica e implementazioni pratiche.
Questa serie raccoglie 10 articoli (circa 164 minuti di lettura totale), pensati per un livello Avanzato. Gli argomenti principali trattati sono Deep Learning, neural networks, CNN, RNN.
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Articoli della Serie
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Introduzione: Come le CNN Vedono il Mondo Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) hanno rivoluzionato la computer vision, rendendo possibile il...
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03 - Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e LSTM: Sequenze e Serie Temporali
Impara il deep learning per sequenze: RNN processano sequenze mantenendo memoria. LSTM risolvono vanishing gradient. GRU come alternativa lightweight. Casi d\
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04 - Transformers e Attention Mechanism: L\
Introduzione: L'Architettura che ha Cambiato Tutto Il Transformer , introdotto nel paper "Attention Is All You Need" (Vaswani et al., 2017), ha...
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05 - GAN (Generative Adversarial Networks): Creare Dati Sintetici
Introduzione: Due Reti in Competizione Le Generative Adversarial Networks (GAN) , introdotte da Ian Goodfellow nel 2014, rappresentano uno dei paradigmi...
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06 - Diffusion Models: La Nuova Frontiera della Generazione di Contenuti
Introduzione: La Nuova Frontiera della Generazione I Diffusion Models hanno superato le GAN come stato dell'arte nella generazione di immagini,...
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07 - Reinforcement Learning: Q-Learning, DQN e PPO
Introduzione: Apprendere dalle Ricompense Il Reinforcement Learning (RL) e un paradigma di apprendimento fondamentalmente diverso dal supervised e...
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08 - Transfer Learning Avanzato: BERT, GPT e Hugging Face
Introduzione: Riutilizzare la Conoscenza dei Modelli Il Transfer Learning avanzato e la chiave per sfruttare modelli pre-addestrati su enormi dataset...
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09 - TinyML e Edge AI: Deep Learning su Dispositivi Embedded
Introduzione: Deep Learning sul Bordo della Rete TinyML e il campo che porta il deep learning su dispositivi con risorse estremamente limitate:...
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10 - Explainable AI (XAI): SHAP, LIME e Interpretabilità dei Modelli
Introduzione: perchè i Modelli Devono Essere Spiegabili L' Explainable AI (XAI) affronta una delle sfide più urgenti del deep learning: comprendere perchè...
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