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Curso de Aprendizado de Máquina: Introdução aos Autoencoders Variacionais

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Descrição

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Aprendizado de Máquina: Introdução aos Autoencoders Variacionais

Autoencoders e Autoencoders Variacionais do Zero | Paper Auto-Encoding Variational Bayes | Aprendizado Profundo | PyTorch

Em um mundo de dados cada vez mais acessíveis, algoritmos de aprendizado não supervisionado estão se tornando cada vez mais eficientes e lucrativos. Empresas que entendem isso em breve terão uma vantagem competitiva sobre aquelas que são lentas para adotar a inteligência artificial. Como resultado, desenvolvedores com habilidades em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo estão em alta demanda e possuem conhecimentos valiosos. Neste curso, exploraremos a utilização de conjuntos de dados brutos sem rótulos. Nosso foco será em Autoencoders e Autoencoders Variacionais, que podem ser treinados de forma não supervisionada, tornando-os particularmente atraentes na era do Big Data. Ao longo do curso, usaremos a linguagem de programação Python como nossa ferramenta e assumiremos habilidades básicas de programação. Se você precisa atualizar suas bases de programação, recomendamos fazer um curso intensivo de programação. Além disso, ter conhecimentos básicos de otimização (especificamente otimização por gradiente) e aprendizado de máquina é benéfico. Os conceitos abordados neste curso incluem:

Autoencoders e sua Implementação em Python

Autoencoders Variacionais e suas Implementações em Python

Aprendizado Não Supervisionado

Modelos Generativos

Aplicação Prática do PyTorch

Implementação de um Paper Científico de Aprendizado de Máquina (Auto-Encoding Variational Bayes)

Não perca a oportunidade de mergulhar no mundo do Aprendizado de Máquina não supervisionado! Matricule-se agora e adquira habilidades valiosas em Autoencoders e Autoencoders Variacionais. O que você aprenderá: - Obter uma compreensão intuitiva de Autoencoders - Implementar Autoencoders usando Python (e PyTorch) - Explorar as aplicações e oportunidades oferecidas pelos Autoencoders (variacionais) - Estudar o paper "Auto-Encoding Variational Bayes" - Descobrir o espaço latente por meio da exploração - Aprender conceitos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, incluindo aprendizado não supervisionado e modelagem generativa

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