Descrição
Aprendizado Profundo Prático e Redes Neurais Artificiais com Python
Aplicar conceitos de Aprendizado Profundo com Python para resolver tarefas desafiadoras: Detectar sorrisos em seu aplicativo de câmera usando Redes Neurais
Visão geral do caminho de aprendizado em vídeo Um caminho de aprendizado é um curso especialmente elaborado que reúne dois ou mais tópicos diferentes para ajudá-lo a alcançar um objetivo específico. Nossos ativos cuidadosamente selecionados garantem que você adquira uma compreensão completa dos requisitos necessários para ter sucesso. O aprendizado profundo é uma implementação avançada de aprendizado de máquina que permite resolver problemas complexos onde métodos tradicionais podem falhar. Esses problemas incluem detectar e extrair objetos de imagens, extrair significado de texto e prever resultados com base em dependências complexas. Neste caminho de aprendizado prático, você aprenderá a construir aplicativos de aprendizado profundo usando conjuntos de dados do mundo real e Python. Começando com o básico, como construir redes neurais e aprendizado por reforço, você avançará para trabalhar com diferentes aplicativos de aprendizado profundo, como visão computacional, reconhecimento de voz e reconhecimento de imagem. Nosso curso o guiará pelo processo de começar com conceitos de aprendizado profundo e fornecerá soluções simples e práticas para projetos do mundo real. Ao final do curso, você será capaz de aplicar conceitos de aprendizado profundo e usar Python para resolver tarefas desafiadoras usando conjuntos de dados do mundo real. Recursos principais - Comece com o aprendizado profundo e construa modelos complexos camada por camada, com aumento de complexidade, em pouco tempo. - Um guia prático que aborda problemas comuns e não tão comuns no aprendizado profundo usando Python. - Explore a essência prática do aprendizado profundo em um período relativamente curto de tempo, trabalhando em casos de uso práticos e do mundo real. Biografias dos autores Sophia Anderson tem mais de 6 anos de experiência em desenvolvimento de software e redação de conteúdo. Ela é especializada em frameworks como Python, PHP e Java e regularmente fornece treinamento sobre eles. Ela trabalha como consultora de treinamento na EduTech desde junho de 2016 e é escritora acadêmica na TechTutorials desde setembro de 2015. Maxwell Johnson programa profissionalmente desde 1995. Ele é especialista em Python e Django e está envolvido na construção de sistemas complexos desde 2006. Ele gosta de simplificar e ensinar assuntos de programação para os outros. Ele descobriu o aprendizado de máquina pela primeira vez quando estava tentando prever preços imobiliários em uma das startups em estágio inicial em que estava envolvido. Embora tenha falhado naquela época, ele descobriu uma maneira mais prática de aprender aprendizado de máquina, que ele compartilha neste curso. O que você aprenderá - Construir uma compreensão sólida de problemas comuns que podem ser resolvidos com aprendizado profundo. - Construir redes neurais profundas no domínio da saúde para abordar aplicações de aprendizado profundo nele. - Desenvolver uma compreensão clara de como as ferramentas de aprendizado profundo funcionam e o que você precisa saber para usá-las na prática. - Explorar maneiras práticas nas quais técnicas de aprendizado profundo podem ser aplicadas para desenvolver soluções para reconhecimento de imagem. - Explorar o reconhecimento facial com aprendizado profundo. - Trabalhar com geração de diálogos em aprendizado profundo. - Usar diferentes algoritmos de aprendizado profundo para resolver tipos específicos de problemas e aprender suas forças e fraquezas. - Economizar tempo aprendendo métodos práticos de aprendizado profundo que você pode aplicar imediatamente a problemas do mundo real.Estimar frete
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