Curso online gratuitoRedes Neurais

Descrição do curso

O curso "Redes Neurais" é uma imersão profunda no vasto e fascinante mundo das redes neurais, um dos pilares mais importantes no campo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Com uma duração total de 7 horas e 1 minuto, este curso é um guia abrangente que abrange desde os conceitos fundamentais até as aplicações mais avançadas das redes neurais.

Para começar, o curso introduz os participantes ao conceito de redes neurais, explicando o que são e como se inspiram nos neurônios biológicos. Seguindo esse contexto biológico, é apresentado um modelo matemático dos neurônios, criando um link entre biologia e computação.

Em seguida, o foco se desloca para a compreensão das diferentes formas de aprendizagem em redes neurais e os principais paradigmas que regem esse aprendizado. Este bloco do curso é fundamental para entender como as redes neurais aprendem e se adaptam a diversas tarefas.

As principais arquiteturas de redes neurais são discutidas, fornecendo uma visão detalhada das variadas formas em que essas redes podem ser estruturadas e seus respectivos usos práticos. Nessa etapa, há também uma atenção especial à preparação de dados para o treinamento, um passo crucial para o sucesso de qualquer modelo de rede neural.

Os alunos têm a oportunidade de explorar os primeiros modelos de redes neurais, como o Perceptron e o Adaline, antes de avançar para arquiteturas mais complexas como a Multilayer Perceptron (MLP). O curso cobre os fundamentos e a derivação do algoritmo de retropropagação, que é essencial para o treinamento eficaz das redes MLP.

Exemplos práticos de implementação e aplicação das redes MLP são fornecidos, acompanhados pela configuração detalhada dos hiperparâmetros dessas redes. Métodos otimizados para o treinamento e técnicas de regularização também são abordados, permitindo aos alunos melhorar a performance e a robustez de suas redes neurais.

Nessa linha, a otimização da topologia de uma rede MLP é ilustrada para que os participantes entendam como ajustar a estrutura da rede para diferentes tipos de problemas. Além disso, o curso aborda a arquitetura das Redes de Funções de Base Radial (RBF) e seu treinamento específico.

O aprendizado competitivo é um tópico explorado através da rede Self-Organizing Map (SOM), mostrando como esta pode ser aplicada ao problema de agrupamento de dados. Máquinas baseadas em energia, como a rede de Hopfield, a máquina de Boltzmann e a máquina restrita de Boltzmann (RBM) também são discutidas, ampliando os horizontes dos participantes em termos de modelos energéticos e probabilísticos.

Finalmente, o curso explora profundamente as redes recorrentes e o algoritmo de retropropagação através do tempo, apresentando também as redes recorrentes com memória de longo prazo e suas aplicações em predição de séries temporais. Esta seção é vital para aqueles que desejam aplicar redes neurais em contextos dinâmicos e temporais, como na análise de dados financeiros ou na previsão de eventos.

Em suma, o curso "Redes Neurais" é uma viagem enriquecedora e completa pelo universo das redes neurais, proporcionando aos participantes as ferramentas e o conhecimento necessários para resolver problemas complexos e inovar no campo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados.