Descrição
Aprendizado Profundo do Zero
Aprenda Redes Neurais do Zero usando Python
Avaliação: 4.4 de 543 avaliações Total de horas: 8 Número de palestras: 24 Nível: InicianteVisão geral do curso
O principal objetivo deste curso é treinar os participantes nos conceitos de redes neurais. Você aprenderá sobre modelos de neurônios, como os neurônios funcionam, como encontrar o valor de saída esperado, como calcular erros e o que significa treinar uma rede neural. Além disso, você aprenderá sobre como encontrar erros, a direção mais adequada para ajustar os valores dos pesos para minimizar os erros e como aplicar a retropropagação em uma célula neural. Este curso fornecerá insights sobre o funcionamento interno do aprendizado profundo e o que acontece nos bastidores. Você aprenderá vários conceitos por trás de múltiplas camadas de abstração de redes neurais profundas para obter insights sobre os blocos de construção principais das bibliotecas de aprendizado profundo. Também ajudará você a solucionar problemas e analisar alguns problemas de redes neurais, como explosão/vanishing do gradiente ou quando a função de ativação não funciona. Você obterá uma boa compreensão da propagação reversa e do treinamento da rede. Os requisitos de memória e tempo de resposta também são discutidos como requisitos para algumas empresas que trabalham no mesmo campo e que não se alinham com software pronto, como PyTorch e Keras. O curso enfatiza o treinamento prático e a exploração prática do aprendizado profundo. Ele fornecerá uma compreensão fundamental do que é o aprendizado profundo, o que ele pode alcançar e como funciona. Entender o aprendizado profundo requer familiaridade com alguns conceitos matemáticos básicos, incluindo derivadas, derivadas parciais, regra da cadeia e gráficos de derivadas. Este curso tem como objetivo dividir o tópico altamente complexo de redes neurais em partes menores que qualquer pessoa interessada em embarcar nessa jornada possa entender bem. Esperamos desmistificar significativamente as redes neurais e desvendar esse assunto. Como você verá, explorar esse tópico de A a Z pode ser uma experiência educativa e envolvente.O que você aprenderá
- Detalhes internos de redes neurais profundas - Aprenda os conceitos por trás dos bastidores das redes de aprendizado profundo - Familiarize-se com os componentes de redes neurais profundas - Como escrever código para implementar alguns conceitos dentro do curso - Compreensão de redes neurais - Como encontrar a saída esperada de uma rede neural - O objetivo da Função de Ativação, seus tipos e como ela funciona - O que significa treinar uma rede neural - Como encontrar o impacto da taxa de mudança de peso no desempenho de uma rede neural - Como implementar e construir códigos para Retropropagação - Como usar software pronto como Keras e PyTorchEstimar frete
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