Modulo 1: Introduzione al Deep Learning
Lezione 1 - Cosa è il Deep Learning
Lezione 2 - Architetture Neurali Fondamentali
Lezione 3 - TensorFlow: Introduzione e Installazione
Lezione 4 - Costruzione di un Modello Neurali con TensorFlow
Lezione 5 - Esercitazione Pratica: Creazione di un Modello Neurali semplice

Modulo 2: Approfondimento su TensorFlow
Lezione 1 - TensorFlow Core: Tensori e Operazioni
Lezione 2 - Ottimizzazione dei Modelli Neurali
Lezione 3 - TensorBoard: Visualizzazione dei Modelli
Lezione 4 - Esercitazione Pratica: Ottimizzazione di un Modello Neurali

Modulo 3: Modelli Avanzati di Deep Learning
Lezione 1 - CNN: Reti Neurali Convoluzionali
Lezione 2 - RNN: Reti Neurali Ricorrenti
Lezione 3 - Transfer Learning
Lezione 4 - Esercitazione Pratica: Implementazione di un Modello CNN o RNN

Modulo 4: Applicazioni di Deep Learning
Lezione 1 - Computer Vision
Lezione 2 - Natural Language Processing
Lezione 3 - Image Generation con GAN
Lezione 4 - Esercitazione Pratica: Applicazione di Deep Learning in un Contesto Specifico

Modulo 5: Ottimizzazione e Deploy
Lezione 1 - Hyperparameter Tuning
Lezione 2 - Deployment di Modelli Neurali
Lezione 3 - Scalabilità e Prestazioni
Lezione 4 - Esercitazione Pratica: Ottimizzazione e Deployment di un Modello Neurali

Nota: Ogni lezione includerà una parte teorica e una pratica per garantire una comprensione approfondita dei concetti trattati.