percorso studio professionista deep learning

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Esistono numerosi corsi online di Deep Learning che possono fungere come punto di partenza. Ci sono tantissimi corsi su ogni piattaforma di e-learning come Coursera, Edx, Udacity.. e molte altre. I siti dei vari framework come Tensorflow e Pytorch sono poi pieni di risorse e hanno delle pagine dedicate per chi vuole iniziare. Pure YouTube può probabilmente essere usato come punto di partenza per imparare le basi. Se preferisci invece leggere credo che questo libro sia il punto di riferimento.

Questo sito di Google permette poi di creare jupyter notebook che fanno uso dei framework di deep learning anche usando le loro GPU e TPU gratuitamente (per scopi di ricerca o apprendimento)

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I requisiti dipendono un po' dallo specifico corso, ma di solito non sono necessarie particolari conoscenze. I corsi introduttivi di solito forniscono anche le basi statistiche e matematiche necessarie. Tuttavia avere qualche base può aiutare. Il libro dedica il primo capitolo alle basi matematiche richieste. Ma non posso commentare su tale sezione perché l'ho saltata.

Sicuramente lo scopo dei corsi su Udacity, Edx e Coursera sono quelli di fornire le basi per comprendere le tecniche anche più avanzate. In realtà è comunque importante comprendere che la ricerca accademica sul deep learning è spesso molto più avanzata di quella professionale. Le tecniche usate a livello professionale sono infatti spesso quelle che hanno mostrato risultati migliori e sono spesso le più semplici. La scelta della tecnica è tuttavia spesso solo una delle problematiche che si devono affrontare a livello professionale. Per esempio c'è il problema di recupero dei dati, di come normalizzarli per ottenere le performance migliori, di come inserire la rete neurale all'interno della più vasta applicazione che si sta costruendo o di come far interagire diverse reti neurali sviluppate indipendentemente. Per tutte queste cose l'esperienza ha un grosso ruolo.