Descrição
Aprendizado Profundo para Iniciantes (IA) - Ciência de Dados
Explicação Matemática e Gráfica do Aprendizado Profundo com Ebooks e Projetos em Python
Aprenda os fundamentos do Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial com nosso curso abrangente. Projetado para iniciantes, este curso oferece uma explicação matemática e gráfica dos conceitos de aprendizado profundo. Através de palestras em vídeo, introduções e teoria detalhada, você obterá uma compreensão sólida do aprendizado profundo. Além disso, você terá a oportunidade de trabalhar em projetos em Python que aplicam princípios de aprendizado profundo a cenários da vida real. Nosso curso oferece ebooks e códigos Python para download para apoiar sua jornada de aprendizado. As palestras são envolventes, visualmente atraentes e concisas, garantindo que você possa compreender o conteúdo de forma eficiente. Cobrimos cada tópico extensivamente, fornecendo explicações detalhadas para garantir uma compreensão completa. Este curso é altamente recomendado para estudantes que estão iniciando no aprendizado de máquina e estão estudando no nível universitário. Nosso objetivo é simplificar os conceitos de aprendizado profundo e inteligência artificial, tornando-os acessíveis a todos os alunos. Todos os exercícios de codificação são realizados usando o Colab, um editor online. O Python é amplamente utilizado em várias indústrias e organizações devido à sua natureza amigável para iniciantes. Ele simplifica os conceitos de programação, permitindo que iniciantes se concentrem em compreender os fundamentos em vez de se envolverem em detalhes intricados. Abaixo está uma visão geral dos tópicos abordados em nosso curso de Aprendizado Profundo:Introdução ao Aprendizado Profundo
- Compreensão das semelhanças entre redes neurais artificiais e redes neurais biológicasFunções de Ativação
- Explorando diferentes tipos de funções de ativação e suas aplicações - Funções de ativação lineares e não linearesModelo de Rede Neural Artificial (RNA)
- Construindo um modelo básico de RNA - Criando modelos complexos de RNA - Modelos de RNA rotulados - Propagação para frente e para trás em RNA - Projeto em Python demonstrando um modelo de RNAModelo de Rede Neural Convolucional (CNN)
- Compreensão do diagrama de blocos da CNN - Explorando filtros ou kernels em modelos de CNN - Técnicas como stride, padding e pooling - Procedimento de achatamento - Projeto em Python demonstrando um modelo de CNNModelo de Rede Neural Recorrente (RNN)
- Compreensão do funcionamento dos modelos de RNN - Diferentes tipos de modelos de RNN: um-um, um-muitos, muitos-muitos, muitos-um Ao final deste curso, você terá uma base sólida em aprendizado profundo e será capaz de aplicar esses conceitos a vários projetos e cenários. Inicie sua jornada de aprendizado profundo hoje e desbloqueie o potencial da inteligência artificial.Estimar frete
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