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Curso de Aprendizado Profundo: GANs e Autoencoders Variacionais

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Descrição

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Aprendizado Profundo: GANs e Autoencoders Variacionais

Redes Adversárias Generativas e Autoencoders Variacionais em Python, Theano e Tensorflow

Redes Adversárias Generativas e Autoencoders Variacionais em Python, Theano e Tensorflow Autoencoders variacionais e GANs têm sido dois dos avanços mais fascinantes em aprendizado profundo e aprendizado de máquina recentemente. John Smith, um entusiasta de aprendizado profundo, afirmou que o desenvolvimento mais significativo nos últimos anos tem sido o treinamento adversarial, referindo-se às GANs. GAN significa rede adversária generativa, onde duas redes neurais competem entre si. O que é aprendizado não supervisionado? Aprendizado não supervisionado significa que não estamos tentando mapear dados de entrada para alvos; em vez disso, estamos focados apenas em aprender a estrutura desses dados de entrada. Uma vez que tenhamos compreendido essa estrutura, podemos realizar coisas notáveis. Um exemplo é gerar poesia - já mostramos exemplos disso no passado. No entanto, a poesia é uma forma muito específica de expressão. E se ampliarmos nosso escopo para a escrita em geral? Se pudermos entender a estrutura da linguagem, podemos gerar qualquer tipo de texto. Na verdade, grandes empresas estão investindo pesadamente em pesquisas sobre como artigos de notícias podem ser escritos por máquinas. Mas e se retirarmos as palavras e nos concentrarmos na essência? Então mergulhamos no mundo da arte. Ao entender a estrutura da arte, podemos criar mais arte. Que tal arte na forma de som? Se compreendermos a estrutura da música, podemos criar novas músicas. Imagine se os sucessos do top 40 que você ouve no rádio fossem músicas compostas por robôs em vez de humanos. As possibilidades são infinitas! Você pode estar se perguntando: "como este curso é diferente do primeiro curso de aprendizado profundo não supervisionado?" No curso inicial, nosso objetivo era aprender a estrutura dos dados para aprimorar o treinamento supervisionado, o que demonstramos com sucesso. Neste novo curso, nosso objetivo é aprender a estrutura dos dados para gerar mais conteúdo que se assemelhe aos dados originais. Isso, por si só, é incrivelmente empolgante, mas também incorporaremos ideias de Aprendizado de Máquina Bayesiano, Aprendizado por Reforço e Teoria dos Jogos. Isso leva a um novo nível de legalidade! Obrigado por dedicar seu tempo para ler isso, e estou ansioso para tê-lo na turma. =) "Se você não consegue implementar, você não entende." Ou como disse o renomado físico Richard Feynman: "O que eu não posso criar, eu não entendo." Meus cursos são os ÚNICOS cursos em que você aprenderá a implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero. Outros cursos podem ensinar como utilizar bibliotecas existentes, mas você realmente precisa de ajuda com apenas três linhas de código? Depois de repetir o mesmo processo com dez conjuntos de dados diferentes, você percebe que não aprendeu dez coisas diferentes. Você só aprendeu uma coisa e repetiu as mesmas três linhas de código dez vezes... Pré-requisitos sugeridos: - Cálculo - Probabilidade - Programação orientada a objetos - Codificação em Python: if/else, loops, listas, dicionários, conjuntos - Codificação em Numpy: operações de matriz e vetor - Regressão linear - Descida de gradiente - Familiaridade com a construção de redes neurais feedforward e convolucionais em Theano ou TensorFlow

EM QUE ORDEM DEVO FAZER SEUS CURSOS?

Confira a palestra "Roteiro de Pré-requisitos para Aprendizado de Máquina e IA" (disponível nas perguntas frequentes de qualquer um dos meus cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy)

RECURSOS ÚNICOS

- Cada linha de código explicada em detalhes - sinta-se à vontade para me enviar um e-mail se tiver alguma discordância - Nenhum tempo desperdiçado com "digitação" no teclado como em outros cursos - sejamos honestos, ninguém pode realmente escrever código que valha a pena aprender em apenas 20 minutos do zero - Sem medo de matemática de nível universitário - obtenha insights cruciais sobre algoritmos que outros cursos tendem a ignorar

O que você aprenderá

- Obter uma compreensão sólida dos princípios fundamentais de modelos generativos - Construir um autoencoder variacional em Theano e TensorFlow - Construir uma GAN (Rede Adversária Generativa) em Theano e TensorFlow

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