Corso Keras & TensorFlow

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Presentazione del corso

Premesse

TensorFlow è una libreria software open source per l’apprendimento automatico (machine learning), che fornisce moduli sperimentati e ottimizzati, utili nella realizzazione di algoritmi per diversi tipi di compiti percettivi e di comprensione del linguaggio.

Keras è una libreria open source per l’apprendimento automatico e le reti neurali, scritta in Python. È progettata come un’interfaccia a un livello di astrazione superiore di altre librerie simili di più basso livello, e supporta come back-end le librerie TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e Theano.

Obiettivi del corso

L’obiettivo del corso è quello di mettere i discenti in condizione di essere autonomi nella realizzazione di algoritmi di Machine Learning, utilizzando Python, Tensorflow e Keras.

Piano di lavoro

PRIMO GIORNO: Riepilogo delle principali caratteristiche

• Strutture Dati: Array, Liste, Tuple, Dizionari, Frame
• Alcune Librerie fondamentali: numpy, scipy, pandas, matplotlib, sklearn
• Esempi ed Esercitazioni pratiche

SECONDO GIORNO: Accesso ai dati

• Classi ed Oggetti: specificità Python e ciclo di vita
• IO su Database: mappatura dei formati Python per SQL e NoSQL
• Esempi ed Esercitazioni pratiche

TERZO GIORNO: Multiprocessing e Microservizi

• Concorrenza, Parallelismo, Threading, Networking
• Lambda Functions, Reactive Programming, Microservizi e Framework
• Esempi ed Esercitazioni pratiche

QUARTO GIORNO: Microservizi con Flask

• Routing, Decorators, Variabili, Convertitori
• Request, Response, Signals, RESTfull API
• Esempi ed Esercitazioni pratiche

Requisiti di partecipazione

Prerequisiti e strumenti richiesti

Il corso è rivolto a personale informatico già in possesso di una buona esperienza di programmazione in Python e con una formazione di base per quanto riguarda il Machine Learning. Durante il corso saranno comunque riviste le necessarie nozioni propedeutiche, per poi affrontare argomenti avanzati.

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