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Practical Deep Learning: Geolocalizzazione indoor (Italiano)
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20 mag 2022, 10:04
Practical Deep Learning: Geolocalizzazione indoor (Italiano)
Sviluppare una applicazione client-server che, tramite l'utilizzo di reti neurali, ti localizza in un ambiente chiuso
(Lingua: Italiano | Durata: 5.5 hours | Peso: 2.84 GB)



What you'll learn

Utilizzo delle reti neurali in una applicazione pratica
Sviluppo di una applicazione client - server utilizzando Android e Python
Concetti base sulle reti neurali e sulla geolocalizzazione indoor
Costruzione e training di una rete neurale in Keras
Scoprire il Deep Learning, il più evoluto ramo del Machine Learning

Course content

9 sections • 42 lectures • 5h 40m total length



Requirements

Conoscenze di base del linguaggio Python
Conoscenze di base nello sviluppo Android in linguaggio java
Non sono richieste conoscenze di reti neurali, qualche conoscenza di base può aiutare ad estendere l'applicazione

Description

In questo corso descrivo l'implementazione di un applicativo client-server che acquisendo i segnali wifi da un dispositivo Android lo geolocalizzerà in un ambiente indoor (riconoscerà in quale area/stanza ci si trova);
Il client sarà una applicazione Android scritta in Java,
mentre il server che girerà sul vostro PC sarà una applicazione scritta in Python;
Per geolocalizzare il dispositivo si utilizzerà una rete neurale sviluppata con la libreria Keras (Tensorflow 2.0);
La rete neurale avrà una fase di training ed una fase di predizione;

Who this course is for:

Sviluppatori che vogliono lavorare su progetti pratici che sfruttano le reti neurali
Data scientist che vogliono applicare le proprie conoscenze in progetti pratici
Appassionati di Machine Learning che vogliono mettere in pratica il Deep Learning in una applicazione reale




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