Description

Il Meetup #AperiTech di Ottobre di Deep Learning Italia
*** Presto maggiori dettagli ***

Deep Learning Italia” torna a Roma dopo la pausa estiva con il suo Meetup . Giovedì 10 Ottobre 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 - presso LUISS ENLABS. Via Marsala, 29H, Roma.

Si affronteranno temi legati esclusivamente alla progettazione e implementazione di Reti Neurali e il Deep Learning nell'Intelligenza Artificiale di oggi.
Il Meetup di DLI nasce dall'esigenza di sopperire alla carenza di meetup tecnici sul Deep Learning in Italia mentre ormai se ne contano molteplici in altre città del mondo come Londra, Amsterdam e San Francisco. Il Meetup sarà orientato sia alla ricerca accademica e che al mondo delle startup.

Entrata totalmente gratuita.

La registrazione su eventbrite è obbligatoria!!!

Vi aspettiamo!!!

Scaletta Talks:

  1. Matteo Testi Founder Deep Learning Italia

"Introduzione alla piattaforma E-Learning Deep Learning Italia"
Abstract: Illustrazione della community Deep Learning Italia e degli strumenti oggi sviluppati e a disposizione della community. Introduzione alla piattaforma e-learning ai mini degree e ai corsi propedeutici sviluppati per chi inzia a interessarsi al Deep Learning.

  1. Luca Pedrelli - Direttore Scientifico DLI Academy

“Deep Learning per Sequence Modelling e Time Series”

Questa presentazione introduce i principali approcci del Deep Learning basati su reti neurali profonde per l’analisi di sequenze di dati e di serie temporali che verranno trattati nel mini degree di DLI sulla piattoforma e-learning. Esso è pensato come un corso di base per imparare a progettare, sviluppare e validare reti neurali dinamiche per affrontare problemi che riguardano sequenze di dati. La modellizzazione delle sequenze di dati tramite reti neurali dinamiche è alla base di molte applicazioni moderne di Machine Learning che riguardano serie temporali, linguaggio naturale e immagini. Lo scopo del progetto finale sarà quello di imparare ad affrontare in autonomia un problema reale o di laboratorio applicando un modello di rete neurale per creare un’applicazione o per valutare sperimentalmente la capacità degli approcci di deep learning in varie problematiche. Infine, la stesura di una relazione darà la possibilità di imparare un metodo scientifico di base che permetta di analizzare e sviluppare correttamente applicazioni nell’ambito dell’analisi di dati.

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