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Curso de Aprendizado Profundo: Redes Neurais Convolucionais em Python

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Descrição

Aprendizado Profundo: Redes Neurais Convolucionais em Python

Tensorflow 2 CNNs para Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural (NLP) +Mais! Para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

*** AGORA NO TENSORFLOW 2 e PYTHON 3 *** Aprenda sobre uma das arquiteturas de Aprendizado Profundo mais poderosas até agora! A Rede Neural Convolucional (CNN) tem sido usada para obter resultados de última geração em tarefas de visão computacional, como detecção de objetos, segmentação de imagens e geração de imagens foto-realistas de pessoas e coisas que não existem no mundo real! Este curso irá ensinar os fundamentos da convolução e por que ela é útil para o aprendizado profundo e até mesmo para o processamento de linguagem natural (NLP). Você aprenderá sobre técnicas modernas, como aumento de dados e normalização em lote, e construirá arquiteturas modernas, como VGG. Este curso irá ensinar você: - Os conceitos básicos de aprendizado de máquina e neurônios (apenas uma revisão para aquecer!) - Redes neurais para classificação e regressão (apenas uma revisão para aquecer!) - Como modelar dados de imagem em código - Como modelar dados de texto para NLP (incluindo etapas de pré-processamento para texto) - Como construir uma CNN usando o Tensorflow 2 - Como usar normalização em lote e regularização de dropout no Tensorflow 2 - Como fazer classificação de imagens no Tensorflow 2 - Como fazer pré-processamento de dados para seu próprio conjunto de dados de imagens personalizado - Como usar Embeddings no Tensorflow 2 para NLP - Como construir uma CNN de Classificação de Texto para NLP (exemplos: detecção de spam, análise de sentimento, marcação de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas) Todos os materiais necessários para este curso podem ser baixados e instalados gratuitamente. Faremos a maior parte do nosso trabalho em Numpy, Matplotlib e Tensorflow. Nosso instrutor, John Smith, está sempre disponível para responder suas perguntas e ajudá-lo em sua jornada de ciência de dados. Este curso se concentra em "como construir e entender", não apenas em "como usar". Qualquer pessoa pode aprender a usar uma API em 15 minutos depois de ler alguma documentação. Não se trata de "lembrar fatos", mas sim de "ver por si mesmo" por meio de experimentação. Ele ensinará você a visualizar o que está acontecendo internamente no modelo. Se você deseja mais do que apenas uma visão superficial dos modelos de aprendizado de máquina, este curso é para você. Pré-requisitos sugeridos: - Adição e multiplicação de matrizes - Probabilidade básica (distribuições condicionais e conjuntas) - Codificação em Python: if/else, loops, lists, dicts, sets - Codificação em Numpy: operações de matriz e vetor, carregamento de um arquivo CSV 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 - me envie um e-mail a qualquer momento se você discordar - Sem tempo desperdiçado "digitando" no teclado como outros cursos - vamos ser honestos, ninguém pode realmente escrever código que valha a pena aprender em apenas 20 minutos do zero - Não tem medo de matemática de nível universitário - obtenha detalhes importantes sobre algoritmos que outros cursos deixam de fora O que você vai aprender: - Entender a convolução e por que ela é útil para o Aprendizado Profundo - Entender e explicar a arquitetura de uma rede neural convolucional (CNN) - Implementar uma CNN no TensorFlow 2 - Aplicar CNNs a tarefas desafiadoras de Reconhecimento de Imagem - Aplicar CNNs ao Processamento de Linguagem Natural (NLP) para Classificação de Texto (por exemplo, Detecção de Spam, Análise de Sentimento)

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