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Curso de Aprendizado de Transferência Prático com TensorFlow 2.0

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado de Transferência Prático com TensorFlow 2.0

Implementando Aprendizado de Transferência com TensorFlow 2.0

Aprendizado de transferência é uma técnica amplamente utilizada no campo do Aprendizado Profundo que permite treinar Redes Neurais Profundas com dados limitados. Ao aplicar conhecimento de um modelo pré-treinado a um problema relacionado, o aprendizado de transferência permite que você aproveite padrões aprendidos de uma tarefa com dados de treinamento rotulados abundantes. Em vez de começar do zero, você pode construir sobre esses padrões para resolver um conjunto diferente de problemas de aprendizado de máquina. Neste curso abrangente, você aprenderá como implementar efetivamente o aprendizado de transferência usando o TensorFlow 2.0. Através de exemplos práticos, você obterá uma compreensão profunda de por que o aprendizado de transferência é amplamente utilizado em vários domínios de aprendizado profundo. Você explorará casos de uso práticos de aprendizado de transferência em Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN), incluindo classificação de imagens, classificação de texto e análise de sentimento. Sob a orientação de nossa instrutora especialista, Dra. Emily Anderson, você descobrirá como treinar modelos e utilizar modelos pré-treinados para treinar modelos não treinados semelhantes, expandindo assim o escopo do aprendizado de transferência. A Dra. Anderson é uma renomada especialista em aprendizado de máquina com ampla experiência em TensorFlow e contribuiu significativamente para o desenvolvimento do TensorFlow 2.0. Ao final deste curso, você não apenas será capaz de construir modelos de aprendizado de máquina, mas também dominará a arte de transferir conhecimento usando tf.keras, TensorFlow Hub e TensorFlow Lite. Essas habilidades permitirão que você enfrente casos de uso avançados e resolva problemas do mundo real em aprendizado profundo.

Sobre a Instrutora: Dra. Emily Anderson

Dra. Emily Anderson é uma distinta Especialista em Desenvolvedor do Google (GDE) para Aprendizado de Máquina e uma contribuidora proeminente para o framework de ML de código aberto TensorFlow. Ela também é autora do blog oficial do TensorFlow, onde compartilha sua experiência por meio de tutoriais e artigos. A Dra. Anderson é uma palestrante procurada em conferências, especializada em ML em dispositivos, aprendizado profundo, visão computacional, TensorFlow e Android. Além de suas contribuições para a comunidade de aprendizado de máquina, a Dra. Anderson lidera o Google Developer Group (GDG) Seattle e Seattle Data/Analytics/ML. Ela é apaixonada por ajudar outras pessoas a começarem com IA/ML e lecionou no programa de Educação Profissional e Continuada da Universidade de Washington. Sua ampla experiência com TensorFlow, incluindo seu envolvimento no projeto Global Docs Sprint, desempenhou um papel crucial no sucesso do TensorFlow 2.0.

O que você aprenderá

- Construir seu próprio aplicativo de classificação de imagens usando Redes Neurais Convolucionais e TensorFlow 2.0 - Aprimorar sistemas de classificação de imagens por meio do poder do aprendizado de transferência em Redes Neurais Convolucionais, com apenas algumas linhas de código - Obter insights sobre os sentimentos dos usuários em relação aos filmes do IMDB, construindo um sistema de Análise de Sentimento usando Redes Neurais Recorrentes e a API de alto nível do TensorFlow 2.0 - Realizar aprendizado de transferência em Redes Neurais Recorrentes para melhorar significativamente sistemas baseados em texto - Utilizar o TensorFlow Hub e o TensorFlow Lite para simplificar o processo de aprendizado de transferência Junte-se a nós neste curso transformador e desbloqueie o potencial do aprendizado de transferência com TensorFlow 2.0. Matricule-se agora para embarcar em sua jornada rumo a se tornar um profissional competente em aprendizado de máquina.

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