Curso de Deep Learning

Entenda como funciona este tipo de machine learning.

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Empresa: Dalcimar Casanova
Nível do curso: Básico

Deep learning é um tipo de machine learning que tem como principal função treinar computadores para que eles consigam realizar determinadas tarefas como se fossem seres humanos. Dentro disso, existem uma série de fatores que acabam tendo que levar em consideração, como reconhecimento de fala, identificação de imagem, previsões, dentre outros

O Deep learming se tornou uma das bases da Inteligência Artificial. Técnicas de deep learning têm aprimorado a capacidade dos computadores em classificar, reconhecer, detectar e descrever – em uma palavra, compreender. Por exemplo, o deep learning é usado para classificar imagens, reconhecer fala, detectar objetos e descrever conteúdo. Sistemas como Siri e Cortana são parcialmente alimentados por deep learning.

Sobre o curso

Neste curso online, os alunos poderão conferir aspectos fundamentais de redes neurais, desde o modelo básico de perceptron, até modelo generativos. Seguindo uma linha de tempo histórica das redes neurais os conceitos vão sendo introduzidos a medida do necessário para entendimento da evolução dessa área.

Estrutura do curso

Deep Learning – L00 Apresentação do curso de Deep Learning

Deep Learning – L01 O que é aprendizado de máquina e aprendizado profundo? Uma visão geral part1

Deep Learning – L01 O que é aprendizado de máquina e aprendizado profundo? Uma visão geral part2

Deep Learning – L02 Um breve resumo da história das redes neurais e deep learning

Deep Learning – L03 O Perceptron, introdução às redes neurais de camada única part1

Deep Learning – L03 O Perceptron, introdução às redes neurais de camada única part2

Deep Learning – L04 Álgebra Linear para deep learning part1

Deep Learning – L04 Álgebra linear para deep learning part2

Deep Learning – L05 Aprendizado com gradiente descendente part1

Deep Learning – L05 Aprendizado com gradiente descendente part2

Deep Learning – L05 Aprendizado com gradiente descendente part3

Deep Learning – L06 Diferenciação automática com Pytorch

Deep Learning – L07 Regressão logística e classificação multiclasse part1

Deep Learning – L07 Regressão logistica e classificação multiclasse part2

Deep Learning – L07 Regressão logistica e classificação multiclasse part3

Deep Learning – L08 Rede neural multilayer perceptron part1

Deep Learning – L08 Rede neural multilayer perceptron part2

Deep Learning – L09 Regularização part1

Deep Learning – L09 Regularização part2

Deep Learning – L10 Normalização de características e inicialização de pesos part1

Deep Learning – L10 Normalização de características e inicialização de pesos part2

Deep Learning – L11 Algoritmos de otimização para Deep Learning

Deep Learning – L12 Redes neurais convolucionais

Deep Learning – L13 Redes neurais convolucionais part1

Deep Learning – L13 Redes neurais convolucionais part2

Deep Learning – L13 Redes neurais convolucionais part3

Deep Learning – L13 Metric learning

Deep Learning – L14 Redes neurais recorrentes part1

Deep Learning – L14 Redes neurais recorrentes part2

Deep Learning – L15 Autoencoder part1

Deep Learinig – L15 Autoencoder part2

Deep Learning – L16 Generative Adversarial Networks part1

Deep Learning – L16 Generative Adversarial Networks part2

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