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Algebra lineare principale, calcolo, teoria della probabilità e statistiche

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Familiare con Python e comprendere biblioteche comunemente usate come Numpy, Panda e Matplotlib

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Impara a usare framework di apprendimento profondo come Tensorflow, Pytorch, ecc.

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Concetti di base come l'apprendimento dell'apprendimento supervisionato, apprendimento senza supervisione, apprendimento di rinforzo, ecc.

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Comprendere le reti neurali feedforward, reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN), ecc.

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