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Aprendizado Profundo com Apache Spark - MasterClass!

Um Guia Abrangente para Implementar Exemplos Práticos, Otimizando o Aprendizado Profundo com Apache Spark

O aprendizado profundo revolucionou o campo da inteligência artificial, resolvendo inúmeros problemas do mundo real. O Apache Spark emergiu como uma poderosa ferramenta de aprendizado de máquina, desafiando a dominância do ecossistema Hadoop. Neste curso, você embarcará em uma jornada acelerada para implementar exemplos práticos e otimizar o aprendizado profundo com o Apache Spark. Ao longo deste abrangente curso 3 em 1, você explorará os principais ramos da IA e se familiarizará com vários modelos principais de aprendizado profundo. Você começará mergulhando em redes neurais de aprendizado profundo usando frameworks industriais populares. Além disso, você utilizará bibliotecas de aprendizado de máquina incorporadas ao Spark e explorará bibliotecas compatíveis com TensorFlow e Keras. Em seguida, você criará uma rede profunda com várias camadas para aprimorar a visão computacional e reforçar a cibersegurança por meio do aprendizado profundo por reforço. Por fim, você aproveitará o poder das redes generativas adversárias para treinamento e desenvolverá algoritmos altamente distribuídos usando o Spark. Ao final deste curso, você terá habilidades para desenvolver modelos de aprendizado profundo distribuídos rápidos e eficientes com o Apache Spark.

Conteúdo e Visão Geral

Este programa de treinamento é composto por três cursos completos, cuidadosamente selecionados para fornecer o treinamento mais abrangente possível. O primeiro curso, "Aprendizado Profundo com Apache Spark", concentra-se na implantação de modelos de aprendizado profundo eficientes com o Apache Spark. Você obterá uma compreensão sólida dos fundamentos do Apache Spark e dos princípios do aprendizado profundo. Configurando um ambiente Spark para aprendizado profundo, você explorará diferentes tipos de redes neurais e os princípios de modelagem distribuída, incluindo paralelismo de modelo e dados. Além disso, você implementará modelos de aprendizado profundo, como CNN, RNN e LTSMs no Spark, adquirindo experiência prática e uma compreensão mais profunda da complexidade envolvida. Você também descobrirá como usar bibliotecas como Deeplearning4j para realizar aprendizado profundo em configurações distribuídas de CPU e GPU. Ao final deste curso, você terá desenvolvido modelos para reconhecimento de objetos, análise de texto, reconhecimento de voz e até mesmo jogos especializados em humanos. O segundo curso, "Receitas de Aprendizado Profundo com Apache Spark", oferece mais de 35 receitas que otimizam o aprendizado profundo com o Apache Spark. Este curso em vídeo o guiará pelo processo de desenvolvimento de uma rede neural do zero usando bibliotecas de aprendizado profundo como TensorFlow ou Keras. Ele aborda especificamente os desafios enfrentados em redes neurais convolucionais. Você aprenderá a prever chamadas para o corpo de bombeiros usando o Spark ML e a prever os custos do mercado de ações da Apple com LSTM. Além disso, você obterá insights sobre a classificação de dados de conversas de chatbot para escalonamento. Ao final deste curso, você terá uma base sólida em Apache Spark e suas aplicações. O terceiro curso, "Dominando o Aprendizado Profundo usando Apache Spark", concentra-se no design de modelos de aprendizado profundo para aplicações industriais de ponta. Você começará construindo redes de aprendizado profundo para lidar com dados de fala e explorará técnicas para resolver problemas de PNL. Além disso, você classificará quadros de vídeo usando RNN e LSTMs. Você também aprenderá a implementar um modelo de detecção de anomalias que utiliza técnicas de aprendizado por reforço para aprimorar a cibersegurança. Avançando, você realizará classificação de previsão em dados de imagem usando o codificador e decodificador GAN. Além disso, você configurará o Spark para utilizar vários workers e CPUs para treinamento distribuído de redes neurais. Por fim, você aprenderá a acompanhar o progresso, solucionar problemas comuns e depurar modelos em execução no mecanismo Spark distribuído. Ao final deste curso, você terá habilidades para desenvolver modelos de aprendizado profundo distribuídos rápidos e eficientes com o Apache Spark.

Sobre os Autores

- John Smith é um experiente Engenheiro de Software com expertise em Java e Scala. Ele tem trabalhado com as APIs Spark e ML nos últimos cinco anos, adquirindo ampla experiência no processamento de grandes volumes de dados. John é apaixonado por todos os aspectos do desenvolvimento de software e acredita em explorar soluções e abordagens diversas para a resolução de problemas. Ele já foi palestrante em conferências como Confitura e JDD (Java Developers Day) na Polônia, além do Grupo de Usuários Scala de Cracóvia. John também é co-fundador da initlearn, uma plataforma de e-learning desenvolvida usando a linguagem Java. Ele é autor de inúmeros artigos sobre diversos tópicos relacionados ao mundo Java.

O que Você Aprenderá

- Explore redes neurais de aprendizado profundo, como RBM, RNN e DBN, usando frameworks populares de aprendizado profundo industrial. - Aproveite big data para resolver problemas do mundo real usando aprendizado profundo. - Formule problemas de previsão do mundo real como tarefas de aprendizado de máquina e selecione a arquitetura de rede neural apropriada. - Treine redes neurais usando DL4J e adquira experiência prática. - Configure uma Rede Neural Convolucional (CNN) para extrair informações valiosas de imagens. - Crie uma rede profunda com várias camadas para tarefas de visão computacional. - Classifique dados de fala e áudio. - Obtenha insights sobre a biblioteca de aprendizado profundo DL4J e suas aplicações práticas. - Treine e teste redes neurais para ajustar seu modelo de dados.