Descrição
Fundamentos de Aprendizado Profundo: Pytorch e Tensorflow2
Tutorial Claro e Abrangente de Aprendizado Profundo
Avaliação: 4.8 de 510 avaliações
4.5 horas totais
37 palestras
Todos os Níveis
Bem-vindo ao curso Fundamentos de Aprendizado Profundo! Você está pronto para desbloquear o potencial das redes neurais e explorar o fascinante mundo da inteligência artificial? Não procure mais! Este extenso curso foi projetado para fornecer o conhecimento necessário e as habilidades práticas para se destacar no aprendizado profundo baseado em Pytorch e Tensorflow.
O aprendizado profundo revolucionou o campo da IA, permitindo que as máquinas aprendam a partir de grandes quantidades de dados, façam previsões precisas, reconheçam padrões e realizem tarefas complexas. Neste curso, desmistificaremos os conceitos por trás do aprendizado profundo e o guiaremos por exercícios práticos para construir e treinar suas próprias redes neurais.
Visão Geral do Curso
Introdução ao Aprendizado Profundo:
- Compreender os fundamentos das redes neurais artificiais.
- Explorar a história e a evolução do aprendizado profundo.
- Obter insights sobre aplicações do mundo real e seu impacto.
Redes Neurais e Arquiteturas:
- Estudar a estrutura e o funcionamento dos neurônios artificiais.
- Aprender sobre várias arquiteturas de redes neurais, incluindo redes feedforward, convolucionais e recorrentes.
- Explorar funções de ativação, inicialização de pesos e técnicas de regularização.
Construindo Modelos de Aprendizado Profundo:
- Implementar modelos de aprendizado profundo usando frameworks populares como TensorFlow ou PyTorch.
- Entender o processo de pré-processamento de dados, incluindo dimensionamento de recursos e codificação one-hot.
- Projetar conjuntos de treinamento e validação eficazes para avaliação do modelo.
Treinando Redes Neurais:
- Compreender o conceito de retropropagação e como ela permite o treinamento do modelo.
- Explorar algoritmos de otimização como descida de gradiente estocástica (SGD) e Adam.
- Aprender técnicas para evitar o overfitting, como dropout e parada antecipada.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs):
- Aprofundar-se na arquitetura CNN e seu papel na análise de imagens e vídeos.
- Construir modelos CNN para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e geração de imagens.
- Entender técnicas avançadas como transfer learning e aumento de dados.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs):
- Descobrir o poder das RNNs na análise de dados sequenciais, como texto e fala.
- Criar modelos RNN para tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentos e reconhecimento de fala.
- Explorar variantes avançadas de RNNs como LSTMs e GRUs.
Redes Generativas Adversariais (GANs):
- Aprender sobre GANs e sua capacidade de gerar dados sintéticos realistas.
- Construir modelos GAN para tarefas como geração de imagens e transferência de estilo.
- Explorar pesquisas e aplicações de ponta no campo das GANs.
Implantação e Aplicações do Mundo Real:
- Descobrir estratégias para implantar modelos de aprendizado profundo em ambientes de produção.
- Explorar aplicações do mundo real do aprendizado profundo, como direção autônoma, saúde e processamento de linguagem natural.
Ao final deste curso, você terá uma base sólida em princípios de aprendizado profundo e habilidades práticas para enfrentar uma ampla gama de desafios de IA. Junte-se a nós nesta jornada emocionante e torne-se um profissional competente em aprendizado profundo!
Matricule-se agora e desbloqueie o potencial ilimitado do aprendizado profundo!
O que você aprenderá
- Demonstração rápida de um modelo usando Gradio
- Noções básicas de Aprendizado Profundo
- Treinar classificador MNIST usando Tensorflow e Pytorch
- Adicionar um CICD para o seu repositório de aprendizado profundo
- Gerador de Dados embutido e personalizado
- Treinar classificador de Idade (multiclasse) usando Tensorflow e Pytorch
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