Odisseia do Deep Learning
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Comece com os princípios fundamentais de como as redes neurais funcionam e avance para construir e treinar seus próprios modelos utilizando frameworks…
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O que você vai aprender
Clean and prepare data for machine learning
Understand neural network concepts
Explore PyTorch for neural network training
Transform raw data into usable features
Build neural networks with scikit-learn
Apply CNNs for image classification tasks
Engineer features to improve model performance
Implement neural networks using TensorFlow
Use RNNs for sequence and time series data
Learning track content
Domine as etapas fundamentais para limpar e preparar dados brutos para análise e aprendizado de máquina.
Transformação de dados brutos em atributos utilizáveis para modelos de aprendizado de máquina.
Engenharia e seleção de atributos para aprimorar o desempenho e a interpretabilidade do modelo.
Primeiro, discutiremos o que é uma rede neural e como ela funciona. Também será considerado o escopo de sua aplicação.
Em seguida, tentaremos construir nossa própria rede neural e observar como ela lida com o aprendizado de forma eficiente. Também analisaremos uma solução pronta da biblioteca scikit-learn.
Implementação de Neurônio Único
Desafio: Criando um Neurônio
Camadas de Perceptron
Desafio: Criando um Perceptron
Propagação Direta
Função de Perda
Propagação Reversa
Implementação do Backpropagation
Treinamento do Modelo
Desafio: Treinamento do Perceptron
Avaliação de Modelo
Desafio: Avaliando o Perceptron
Rede Neural com scikit-learn
Por fim, forneceremos informações adicionais úteis sobre como entender qual modelo utilizar e quais tipos de redes neurais existem. Para concluir o curso, você será avaliado sobre o conhecimento adquirido.
Você obterá uma compreensão fundamental dos principais componentes do TensorFlow - Tensores.
Você explorará a natureza e as aplicações dos tensores.
Familiarização com as propriedades dos tensores.
Aquisição de conhecimento em operações matemáticas essenciais.
Você aprenderá como o TensorFlow opera e as formas de aprimorar seu desempenho. Ao final deste módulo, você estará apto a implementar redes neurais básicas ou outros cálculos com tensores, utilizando apenas a biblioteca TensorFlow, sem complementos.
Explore os fundamentos do PyTorch, com foco em tensores — a principal estrutura de dados utilizada para cálculos. Serão abordados criação de tensores, inicialização aleatória, operações matemáticas e manipulação de formas.
O Que É PyTorch?
Introdução aos Tensores
Funções de Criação de Tensores
Desafio: Inicializando Tensores
Criando Tensores Aleatórios
Desafio: Inicialização dos Pesos e Vieses do Modelo
Operações Matemáticas com Tensores
Desafio: Realizando Operações Matemáticas
Formas e Dimensões no PyTorch
Desafio: Remodelando Tensores
Explore conceitos fundamentais para o treinamento de modelos no PyTorch, incluindo o cálculo de gradientes e a realização de retropropagação em múltiplas etapas. Domine a regressão linear como um modelo básico de aprendizado de máquina e conheça métodos para lidar com conjuntos de dados de forma eficiente.
Descubra como construir, treinar e avaliar redes neurais utilizando PyTorch. Você aprenderá a definir uma rede neural feedforward simples, otimizar seus parâmetros durante o treinamento e avaliar seu desempenho.
A visão computacional permite que máquinas interpretem e analisem dados visuais, imitando a percepção humana. Esta seção aborda os fundamentos da representação de imagens, modelos de cor e bases matemáticas essenciais para compreender como os computadores processam imagens. Serão exploradas aplicações do mundo real, desde veículos autônomos até imagens médicas, além da integração da visão computacional com IA e aprendizado de máquina.
OpenCV é uma biblioteca poderosa para manipulação de imagens e tarefas de visão computacional. Esta seção aborda técnicas essenciais como filtragem de imagens, transformações, detecção de bordas e segmentação. Você aprenderá a realizar desfoque, limiarização, detecção de contornos e extração de características para aprimorar e analisar imagens de forma eficiente.
As CNNs processam dados visuais utilizando camadas de convolução, pooling e ativação para extrair características em tarefas como classificação de imagens e detecção de objetos. Os principais componentes incluem padding, convolução para extração de características, pooling para redução de complexidade e ativação para introdução de não linearidade. Arquiteturas populares como AlexNet, VGG e ResNet impulsionam a IA em saúde, autonomia e segurança.
A detecção de objetos é uma tarefa fundamental na visão computacional que envolve a identificação e localização de objetos dentro de uma imagem. Diferentemente da classificação de imagens, que atribui um único rótulo a toda a imagem, a detecção de objetos não apenas classifica os objetos, mas também determina suas posições utilizando caixas delimitadoras. Esta seção aborda técnicas e algoritmos essenciais utilizados na detecção de objetos, abrangendo desde métodos tradicionais até abordagens baseadas em aprendizado profundo, como YOLO e U-Net.
A visão computacional avançou significativamente ao longo dos anos, passando de métodos básicos de processamento de imagens para técnicas complexas de deep learning. Esta seção aborda as inovações mais recentes em visão computacional, com foco em transfer learning, reconhecimento facial e geração de imagens. Serão explorados os benefícios de modelos pré-treinados no desempenho, os princípios da tecnologia de reconhecimento facial e a forma como a IA cria imagens por meio de deep learning.
Aborda as limitações das redes neurais tradicionais para dados sequenciais e apresenta os fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explica a arquitetura das RNNs, seus tipos e a implementação passo a passo por meio de exemplos básicos e um desafio de programação.
Explora desafios comuns de treinamento, como gradientes desaparecendo e explodindo. Introduz variantes avançadas de RNN, incluindo LSTM e GRU, destacando seus mecanismos internos e casos de uso, com exemplos práticos de implementação para cada uma.
Foca no processamento e previsão de dados de séries temporais utilizando modelos baseados em RNN. Inclui carregamento de dados, técnicas de pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação de desempenho, com ênfase na comparação entre as arquiteturas LSTM e GRU.
Demonstra a aplicação de RNNs em tarefas de classificação de texto. Aborda conceitos fundamentais de PLN, métodos de codificação de texto, etapas de preparação de dados e construção de um modelo baseado em LSTM para previsão de sentimento.
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