Tutorial

1. Cos'è la rete neurale?
   1. Immergiti nel neurone
   2. In che modo una rete neurale simula una funzione arbitraria?
   3. Perché abbiamo bisogno delle reti neurali?
2. Come costruire una rete neurale
   1. Rete neurale completamente connessa
   2. Usa lo strumento grafico per progettare la rete neurale
   3. La "funzione di attivazione" del livello di output
3. Come addestrare una rete neurale
   1. Algoritmo e principio di apprendimento
   2. Costruisci e addestra reti neurali da zero
   3. Riscrivi il codice usando PyTorch
   4. Usa lo strumento grafico per addestrare la rete neurale
4. Alcuni importanti problemi della rete neurale
   1. Struttura di rete
   2. sovradattamento
   3. inadeguato
   4. Overfitting vs underfitting
   5. Inizializzazione
   6. Gradiente che svanisce e gradiente che esplode
5. Rete neurale convoluzionale (CNN)
   1. 1D-convoluzione
   2. Esperimenti di convoluzione 1D
   3. 1D-raggruppamento
   4. Esperimenti 1D-CNN
   5. 2D-CNN
   6. Esperimenti 2D-CNN
6. Rete neurale ricorrente (RNN)
   1. Vanilla RNN
   2. Seq2seq, Autoencoder, Encoder-Decoder
   3. RNN avanzato
   4. Esperimento di classificazione RNN
7. Elaborazione del linguaggio naturale
   1. Embedding: converti simboli in valori
   2. Classificazione testo 1
   3. Classificazione testo 2
   4. TextCNN
   5. Riconoscimento di entità
   6. Segmentazione delle parole, tag e suddivisione in parti del discorso
   7. Tag di sequenza in azione
   8. RNN Bi bidirezionale
   9. BI-LSTM-CRF
   10. Attenzione
8. Modelli di linguaggio
   1. Modello n-gram: Unigram
   2. Modello n-gram: Bigram
   3. Modello n-gram: Trigram
   4. Modello RNN
   5. Modello Transformer
9. Algebra lineare
   1. Vettore
   2. Matrice
   3. Immergiti nella moltiplicazione di matrici
   4. Tensore