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Curso de Aprendizado supervisionado para IA com Python e Tensorflow 2

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado Supervisionado para Inteligência Artificial com Python e Tensorflow 2

Descubra os Conceitos e Técnicas para Desenvolver e Treinar seus Próprios Modelos de IA

Explore os conceitos e técnicas fundamentais necessários para construir e treinar seus próprios modelos de inteligência artificial. Este curso oferece uma compreensão abrangente das técnicas de aprendizado supervisionado, com foco na implementação usando NumPy. Ganhe experiência prática utilizando frameworks populares de deep learning como Tensorflow 2 e Keras.

Seção 1 - Conceitos Básicos:

- Aprenda os fundamentos do aprendizado supervisionado no contexto da inteligência artificial. - Entenda a distinção entre modelos paramétricos e não paramétricos. - Explore conceitos-chave como pesos e viés, funções de limiar e taxas de aprendizado. - Introdução à técnica de vetorização para otimizar código auto-implementado. - Aprenda técnicas essenciais de processamento de dados, incluindo escalonamento de recursos, divisão de dados, codificação one-hot e tratamento de dados ausentes. - Diferencie entre classificação e regressão.

Seção 2 - Redes Feedforward:

- Adquira conhecimento sobre o algoritmo de otimização de descida de gradiente. - Implemente o modelo de regressão logística usando NumPy. - Construa uma rede feedforward usando NumPy. - Entenda a diferença entre classificação multi-tarefa e multi-classe. - Explore os desafios do problema do gradiente desvanecente e do overfitting. - Aprenda sobre o uso de lotes (batches) e vários otimizadores, como momentum, RMSprop e Adam.

Seção 3 - Redes Neurais Convolucionais:

- Explore conceitos fundamentais como filtros, padding, strides e remodelagem. - Implemente uma rede neural convolucional usando NumPy. - Introdução ao Tensorflow 2 e Keras. - Utilize técnicas de aumento de dados para reduzir o overfitting. - Entenda e implemente transfer learning para aproveitar modelos pré-existentes. - Analise modelos de classificação de objetos usando sensibilidade à oclusão. - Gere arte usando transferência de estilo. - Realize aprendizado de um único exemplo para verificação e reconhecimento facial. - Realize detecção de objetos em imagens de corrente sanguínea.

Seção 4 - Dados Sequenciais:

- Entenda o conceito de dados sequenciais e quando eles devem ser modelados como tal. - Implemente uma rede neural recorrente usando NumPy. - Implemente LSTM e GRUs no Tensorflow 2/Keras. - Aprenda técnicas de classificação de sentimentos, desde o básico até o avançado. - Obtenha insights sobre word embeddings. - Gere texto semelhante a Romeu e Julieta. - Implemente um modelo de atenção usando Tensorflow 2/Keras.

O que você aprenderá:

- Os fundamentos do aprendizado supervisionado, incluindo parâmetros, nós de viés e taxas de aprendizado. - Técnicas para lidar com dados, como divisão de conjuntos de dados, codificação one-hot e tratamento de valores ausentes. - Vetores, matrizes e os benefícios da vetorização para uma execução de código mais rápida. - Conceitos matemáticos como otimização, derivadas e descida de gradiente. - Compreensão aprofundada de redes neurais feedforward, convolucionais e recorrentes. - Construção de redes neurais feedforward, convolucionais e recorrentes usando princípios fundamentais. - Utilização do Tensorflow 2.0 e Keras para desenvolver modelos, criar TFRecords e salvar/carregar modelos. - Projetos práticos, incluindo transferência de estilo, detecção de objetos, transfer learning, aprendizado de um único exemplo, geração de texto, classificação de sentimentos e modelos de atenção.

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