Descrição
Aprendizado Profundo com TensorFlow e Keras | Python MasterClass
Aprenda a usar Python para Aprendizado Profundo (e Aprendizado de Máquina) com o TensorFlow 2 do Google e a API Keras!
Aprenda a usar Python para Aprendizado Profundo (e Aprendizado de Máquina) com o TensorFlow 2 do Google e a API Keras! Este curso irá guiá-lo no uso do mais recente Framework TensorFlow 2 do Google para criar Redes Neurais Artificiais para Aprendizado Profundo! O objetivo deste curso é fornecer um guia de fácil compreensão sobre as complexidades do Framework TensorFlow versão 2.x do Google (versão mais atualizada). Vamos nos concentrar em entender as últimas atualizações do TensorFlow e aproveitar a API Keras (a API oficial do TensorFlow 2) para construir modelos de forma rápida e fácil. Neste curso, iremos construir modelos para prever preços futuros de casas, classificar imagens médicas, prever dados de vendas futuras, gerar artificialmente novo texto e muito mais! Este curso foi projetado para equilibrar teoria e implementação prática, com guias de código abrangentes na forma de "Cadernos Google Colab" e slides e notas fáceis de consultar. Também há inúmeros exercícios para testar suas novas habilidades ao longo do treinamento! Este curso abrange uma ampla variedade de tópicos, incluindo: Curso acelerado sobre a biblioteca NumPy Curso intensivo e acelerado sobre análise de dados com a biblioteca Pandas Curso acelerado sobre visualização de dados Noções básicas de redes neurais Noções básicas de TensorFlow Conceitos de sintaxe do Keras Redes Neurais Artificiais (ANNs) Redes Neurais Convolucionais (CNNs) Redes Neurais Recorrentes (RNNs) Autoencoders Redes Generativas Adversariais (GANs) Implantação do TensorFlow em produção com Flask e muito mais! O Keras, uma API padrão amigável para Aprendizado Profundo, será a API de alto nível central usada para construir e treinar modelos. A API Keras facilita o início com o TensorFlow 2. É importante observar que o Keras fornece várias APIs de construção de modelos (sequencial, funcional e de subclassificação), para que você possa escolher o nível certo de abstração para o seu projeto. A implementação do TensorFlow contém aprimoramentos, incluindo execução rápida, para iteração imediata e depuração intuitiva, e tf.data, para construção de pipelines de entrada escaláveis. O TensorFlow 2 facilita a transição de novas ideias de conceito para código e de modelo para publicação. O TensorFlow 2 incorpora várias características que permitem definir e treinar modelos de ponta sem sacrificar velocidade ou desempenho. É usado por grandes empresas em todo o mundo, incluindo Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel e, é claro, Google! Entender e aplicar Aprendizado Profundo hoje é possível! Nos vemos no curso :)O que você vai aprender
A teoria por trás do Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo Usando o TensorFlow 2.x para Aprendizado Profundo Aproveitando a API Keras para construir rapidamente modelos de Aprendizado Profundo que funcionam no TensorFlow 2 Construindo Redes Neurais Artificiais (ANNs) Realizando classificação de imagens com Redes Neurais Convolucionais (CNNs) Prevendo dados de séries temporais com Redes Neurais Recorrentes (RNNs) Usando Aprendizado Profundo para imagens médicas (reconhecimento de células sanguíneas infectadas ou não infectadas) Gerando texto com RNNs e Processamento de Linguagem Natural (NLP) Aplicando redução de dimensionalidade com Autoencoders Usando Redes Generativas Adversariais (GANs) para criar imagens do zero Implantando seus modelos de Aprendizado Profundo TensorFlow em produção com uma API Flask Usando GPUs ou TPUs com o Google Colab para Aprendizado Profundo aceleradoEstimar frete
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