Pubblicati da Paula Vidal

“Deep Learning Italia” torna a Milano con il suo Meetup” Lunedì 27 Maggio 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso LUISS ENLABS. Via Massimo D’Azeglio 3, Milano.

 Ringraziamo #AperiTech e Codemotion per averci ospitati e per aver contribuito all’organizzazione dell’evento. 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 […]

“Deep Learning Italia” torna a Roma con il Meetup itinerante. Lunedì 20 Maggio 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 Roma

Il Meetup #AperiTech di maggio di Deep Learning Italia!*** Presto maggiori dettagli *** – Cosa faremo “Deep Learning Italia” torna a Roma con il Meetup itinerante. Lunedì 20 Maggio 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso l’Hub di LVenture Group e LUISS EnLabs. Via Marsala 29h 00185. Terzo piano. Si affronteranno temi legati […]

Deep Learning Italia-Milano- Meetup Aprile “Data Scientist at Metaliquid”

Deep Learning Italia” torna a Milano con il suo Meetup . Ringraziamo #AperiTech e Codemotion per averci ospitati e per aver contribuito all’organizzazione dell’evento. Martedì 16 Aprile 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso LUISS ENLABS. Via Massimo D’Azeglio 3, Milano. Si affronteranno temi legati esclusivamente alla progettazione e implementazione di Reti Neurali […]

Deep Learning Italia – Meetup Roma- Aprile-

  “Deep Learning Italia” torna a Roma con il Meetup itinerante. Lunedì 29 Aprile 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso l’Hub di LVenture Group e LUISS EnLabs. Via Marsala 29h 00185. Terzo piano. Si affronteranno temi legati esclusivamente alla progettazione e implementazione di Reti Neurali e il Deep Learning nell’ Intelligenza Artificiale […]

Deep Learning Italia – Meetup Roma- Marzo-

– Cosa faremo “Deep Learning Italia  torna a Roma con il Meetup itinerante. Venerdì 15 Marzo 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso l’Hub di LVenture Group e LUISS EnLabs. Via Marsala 29h 00185. Terzo piano. Si affronteranno temi legati esclusivamente alla progettazione e implementazione di Reti Neurali e il Deep Learning nell’ […]

Deep Learning Italia-Milano- Meetup Marzo

Il Meetup #AperiTech di marzo di Deep Learning Italia! “Deep Learning Italia”    torna a Milano con il suo Meetup. Ringraziamo #AperiTech e Codemotion per averci ospitati e per aver contribuito all’organizzazione dell’evento. Mercoledì 20 Marzo 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso LUISS ENLABS. Via Massimo D’Azeglio 3, Milano. Si affronteranno temi […]

Deep Learning Italia – Roma- Il Meetups di febbraio 2019

“Deep Learning Italia” torna a Roma con il Meetup itinerante. Giovedì 28 Febbraio 2019, dalle ore 19.00 alle ore 21.00 – presso LUISS ENLABS. Via Marsala 29h 00185. Terzo piano. 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 […]

ALGEBRA LINEARE PER TUTTI [Parte 2]

  Autore: Paolo Caressa     Punti, vettori e loro algebra Abbiamo fin qui parlato di punti come la totalità dei punti del piano che si identificano in modo biunivoco con la totalità di tutte le coppie possibili di numeri reali. Per quanto riguarda il machine Learning, siamo interessati a insiemi finiti di punti, in […]

ALGEBRA LINEARE PER TUTTI [Parte 1]

Autore: Paolo Caressa   Premessa Come in ogni altro settore interdisciplinare nel machine learning ed nel deep learning si utilizzano necessariamente nozioni, concetti e formalismi che provengono da diverse fonti e, per molti versi, che richiedono mentalità diverse per essere compresi. Per questo motivo, si è soliti dire che il data scientist dovrebbe essere un […]

Introduzione a Metodi di riduzioni della Dimensionalità ed elementi di Algebra lineare [Parte 2]

  Autore: Matteo Alberti                              Sommario Metodi lineari per la riduzione: 2 Identificazione attraverso l’individuazione di sottospazi 2 Approssimazioni Matriciali per la riduzione. 10 Casi di applicazione base: Decomposizione in Valori Singolari (SVD). 11 Norme Matriciali 11 Norme vettoriali 13 Norme indotte. 13 Norme di Schatten. 13 Norma di Frobenius. 13 Casi di applicazione base: […]