Programa do Curso

    Visão geral das redes neurais e do aprendizado profundo O conceito de aprendizado de máquina (ML) Por que precisamos de redes neurais e do aprendizado profundo? Selecionando redes para diferentes problemas e tipos de dados Aprendizagem e validação de redes neurais Comparação de regressão logística com rede neural Rede neural Inspirações biológicas para rede neural Redes neurais – Neurônio, Perceptron e MLP (modelo Perceptron multicamadas) Aprendizagem de MLP – algoritmo de retropropagação Funções de ativação – linear, sigmóide , Tanh, Softmax Funções de perda apropriadas para previsão e classificação Parâmetros – taxa de aprendizagem, regularização, momentum Construindo Redes Neurais em Python Avaliando o desempenho de redes neurais em Python Noções básicas de redes profundas O que é aprendizagem profunda? Arquitetura de redes profundas - parâmetros, camadas, funções de ativação, funções de perda, solucionadores Máquinas Boltzman restritas (RBMs) Autoencoders Arquiteturas de redes profundas Redes de crenças profundas (DBN) - arquitetura, aplicação Autoencoders Máquinas Boltzmann restritas Rede neural convolucional Rede neural recursiva Visão geral da rede neural recorrente de bibliotecas e interfaces disponíveis em Python Caffee Theano Tensorflow Keras Mxnet Escolhendo a biblioteca apropriada para o problema Construindo redes profundas em Python Escolhendo a arquitetura apropriada para determinado problema Redes profundas híbridas Rede de aprendizagem - biblioteca apropriada, definição de arquitetura Rede de ajuste - inicialização, funções de ativação , funções de perda, método de otimização Evitando overfitting – detectando problemas de overfitting em redes profundas, regularização Avaliando redes profundas Estudos de caso em Python Reconhecimento de imagem – CNN Detectando anomalias com Autoencoders Previsão de séries temporais com RNN Redução de dimensionalidade com Classificação de Autoencoder com RBM

 

Requisitos

São desejáveis conhecimentos/apreciação de aprendizagem automática, arquitetura de sistemas e linguagens de programação

  14 horas

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