Descrição
Curso Avançado de Aprendizado de Máquina
Implementando Artigos Científicos em Aprendizado de Máquina com PyTorch
O objetivo deste curso é aprimorar suas habilidades em Aprendizado de Máquina através da implementação de artigos científicos. Nosso objetivo é impulsioná-lo para os 5% principais dos profissionais de Aprendizado de Máquina, aumentando suas oportunidades profissionais. Os seguintes artigos foram implementados ou serão implementados neste curso: 1. Redes Maxout 2. Auto-Encoding Variational Bayes 3. Redes Generativas Adversárias 4. Redes Generativas Adversárias Condicionais 5. NICE: Estimação de Componentes Independentes Não-Lineares 6. Inferência Variacional com Fluxos de Normalização 7. Aprendizado de Representação Não Supervisionado com Redes Generativas Adversárias Convolucionais Profundas 8. Inferência Aprendida Adversarialmente 9. Técnicas Melhoradas para Treinamento de GANs 10. Redes Generativas Adversárias de Mínimos Quadrados 11. Meta-Aprendizado Agnóstico de Modelo para Adaptação Rápida de Redes Profundas 12. Aprendizado de Características Adversariais 13. Sobre Algoritmos de Meta-Aprendizado de Primeira Ordem 14. Probabilidade Neural Sequencial 15. Otimização de Milhões de Hiperparâmetros por Diferenciação Implícita 16. Representações Neurais Implícitas com Funções de Ativação Periódicas 17. Recursos de Fourier Permitem que Redes Aprendam Funções de Alta Frequência em Domínios de Baixa Dimensão 18. MCMC Livre de Verossimilhança com Estimadores de Razão Aproximada Amortizados 19. NeRF: Representando Cenas como Campos de Radiância Neural para Síntese de Visualização 20. Redes de Filtro Multiplicativo 21. Distâncias de Gromov-Wasserstein entre Distribuições Gaussianas 22. Jogando Atari com Aprendizado Profundo por Reforço 23. Controle de Nível Humano através de Aprendizado Profundo por Reforço 24. Algoritmos de Otimização de Política Proximal 25. Adam: Um Método para Otimização Estocástica 26. GAN de Wasserstein 27. Aprendizado Não Supervisionado Profundo usando Termodinâmica Fora do Equilíbrio 28. Primitivas Gráficas Neurais Instantâneas com Codificação de Hash Multirresolução 29. AutoInt: Integração Automática para Renderização de Volume Neural Rápida 30. Mip-NeRF: Uma Representação Multiescala para Campos de Radiância Neural Antisserrilhamento 31. Fluxo Autoregressivo Mascaramento para Estimação de Densidade 32. Estimação de Densidade usando Real NVP 33. Bayes Empírico Neural: Estimação de Distribuição de Fonte e suas Aplicações à Inferência Baseada em Simulação Não espere mais para aprimorar suas habilidades em Aprendizado de Máquina!O que você aprenderá:
- Conceitos avançados em Aprendizado de Máquina - Modelos Generativos, Meta Aprendizado, Nerf, Aprendizado por Reforço, Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e mais - Implementação de artigos científicos - Aplicação prática do PyTorchEstimar frete
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