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Introdução às RNNs Curso - Aprendizado Online com Certificado
Introdução às RNNs

Introdução às RNNs

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas, como LSTMs e GRUs, utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.Show more

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O que você vai aprender
  • Compreensão dos conceitos fundamentais das redes neurais recorrentes e seu papel no processamento de dados sequenciais.
  • Estudo das limitações das RNNs convencionais e como LSTMs e GRUs solucionam o problema do gradiente desaparecendo.
  • Implementação e construção de diversos modelos de RNN, incluindo LSTMs e GRUs, utilizando a biblioteca PyTorch.
  • Aplicação de RNNs em tarefas práticas de previsão de séries temporais, incluindo pré-processamento de dados e avaliação de modelos.
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Existem 4 módulos neste curso

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas, como LSTMs e GRUs, utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.
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 predição de sentimento.

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Por que as pessoas escolhem o Codefinity para sua carreira

Kwizera Mugisha

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening

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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

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