Imagem do Curso gratuito Redes Neurais e Deep learning com Python

Curso online gratuitoRedes Neurais e Deep learning com Python

Duração do curso online: 14 horas e 24 minutos

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Aprenda redes neurais e deep learning com Python em um curso gratuito. Domine técnicas como rede neural convolucional, RNN, otimização e mais na área de inteligência artificial.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

  • Fundamentos de Redes Neurais e Perceptron
  • Aprendizado, Gradiente e Redes Neurais Profundas
  • Otimização, Hiperparâmetros e Redes Convolucionais
  • Séries Temporais, RNNs e Modelagem de Sequências
  • Processamento de Linguagem Natural com Word2Vec, BiLSTM e GloVe

Descrição do curso

O curso "Redes Neurais e Deep Learning com Python" é uma oportunidade abrangente para mergulhar no excitante mundo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Com uma duração total de 14 horas e 24 minutos, este curso proporciona uma imersão completa em conceitos avançados e práticos de redes neurais e deep learning.

Neste curso, você começará explorando o básico com "Minha Primeira Rede Neural (Teoria)" e rapidamente passará para a implementação prática em Python. O treinamento fornece um passo a passo detalhado sobre como criar e treinar uma rede neural simples, utilizando a linguagem Python. Você aprenderá os fundamentos do método do gradiente, que é crucial para entender como as redes neurais aprendem e evoluem.

Um dos destaques do curso é a aplicação prática em tópicos relevantes como redes neurais para diagnóstico de doenças e a criação de uma rede neural profunda através do Perceptron Multicamada. Além disso, importantes técnicas de otimização são abordadas, incluindo o uso de otimizadores como SGD e Adam no TensorFlow, bem como funções de perda que são críticas para a performance da rede.

A otimização de hiperparâmetros, uma componente vital para obter os melhores resultados de uma rede neural, é rigorosamente coberta através do método de Grid Search. O curso também dedica uma atenção especial às Redes Neurais Convolucionais (CNNs), proporcionando um tutorial completo para melhorar a análise de imagens e implementação de técnicas avançadas como Image Augmentation, Dropout e Batch Normalization.

Avançando para tópicos mais complexos, o curso explora Redes Neurais Recorrentes (RNNs), que são particularmente eficazes para dados sequenciais. Exemplos práticos incluem prever ações da Petrobras e classificação de notícias de futebol utilizando técnicas como Word2Vec e BiLSTM. Para o processamento de linguagem natural, o curso abrange tudo sobre GloVe, ampliando suas capacidades na manipulação de dados textuais.

Por enquanto, o curso ainda não possui avaliações, oferecendo uma oportunidade de ser um dos primeiros a experimentar e avaliar este conteúdo de alta qualidade. Pertencente à categoria de Informática, subcategoria Inteligência Artificial e Ciência de Dados, este curso é ideal para aqueles que desejam se aprofundar no fascinante universo das redes neurais e suas poderosas aplicações práticas.

Prepare-se para transformar seu conhecimento e habilidades em deep learning com este curso abrangente e prático.

Conteúdo do curso

  • Aula em vídeo: Minha Primeira Rede Neural (Teoria) - Redes Neurais e Deep Learning 01 11m
  • Exercício: Qual é o papel dos pesos (W1, W2, W3) na decisão de um modelo Perceptron em relação aos neurônios de entrada?
  • Aula em vídeo: Minha Primeira Rede Neural (Prática em Python) - Redes Neurais e Deep Learning 02 43m
  • Exercício: Em redes neurais artificiais, qual método de classificação tenta encontrar uma função que melhor aproxima um conjunto de dados binários, tal como é utilizado para predizer se uma pessoa fará um seguro com base na idade?
  • Aula em vídeo: PASSO A PASSO do TREINAMENTO de uma REDE NEURAL SIMPLES - Redes Neurais e Deep Learning 03 46m
  • Exercício: Qual é a função de uma camada de neurônios de entrada em uma rede neural?
  • Aula em vídeo: Como uma Rede Neural Aprende (Método do Gradiente) - Redes Neurais e Deep Learning 04 1h11m
  • Exercício: O que é o método do Gradiente e qual a sua função em redes neurais artificiais?
  • Aula em vídeo: Redes Neurais para Imagens e Diagnóstico de Doenças em Python - Redes Neurais e Deep Learning 05 49m
  • Exercício: O que é o método do Gradiente Estocástico em redes neurais?
  • Aula em vídeo: A primeira REDE NEURAL PROFUNDA: Perceptron Multicamada | Redes Neurais e Deep Learning 06 1h29m
  • Exercício: Qual a importância do processo de normalização dos dados em uma rede neural profunda?
  • Aula em vídeo: EXPLICADO: Otimizadores (SGD, Adam) e Funções de Perda no TensorFlow | Deep Learning 07 52m
  • Exercício: Qual das alternativas representa corretamente um motivo para utilizar a função de ativação ReLU em camadas intermediárias de uma rede neural durante um projeto de deep learning com Python?
  • Aula em vídeo: Otimizando Hiperparâmetros de Redes Neurais com o Grid Search | Deep Learning 08 58m
  • Exercício: Na otimização de hiperparâmetros em redes neurais, qual método é conhecido por realizar uma busca exaustiva em busca dos melhores valores?
  • Aula em vídeo: REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS: TUTORIAL COMPLETO | Redes Neurais e Deep Learning 09 1h20m
  • Exercício: Qual é o papel da operação de Max Pooling em uma rede neural convolucional (CNN)?
  • Aula em vídeo: Image Augmentation, Dropout e Batch Norm em Redes Convolucionais | Redes Neurais e Deep Learning 10 50m
  • Exercício: Qual técnica aplicada em redes neurais convolucionais ajuda a reduzir o problema de overfitting ao mesmo tempo em que acelera o treinamento, normalizando valores entre camadas?
  • Aula em vídeo: ENTENDA REDES NEURAIS RECORRENTES (RNN) | Redes Neurais e Deep Learning 11 1h23m
  • Exercício: Qual é o principal problema da rede neural recorrente simples comparada às redes LSTM (Long Short-Term Memory)?
  • Aula em vídeo: Prever Ações da Petrobras usando Redes Neurais Recorrentes | Redes Neurais e Deep Learning 12 1h11m
  • Exercício: Qual é a finalidade principal do uso de redes neurais e deep learning na previsão de valores de ações na bolsa de valores?
  • Aula em vídeo: Classificação de Notícias de Futebol com Word2Vec e BiLSTM: Redes Neurais e Deep Learning 13 1h29m
  • Exercício: Qual abordagem de treinamento do Word2Vec é conhecida por aprender representações que capturam informações contextuais das palavras e processa textos da esquerda para a direita e da direita para a esquerda durante o treinamento?
  • Aula em vídeo: Tudo sobre GloVe para Processamento de Linguagem Natural Deep Learning 14 1h07m
  • Exercício: Qual é a principal função do método Glove em processamento de linguagem natural?

Este curso gratuito inclui:

14 horas e 24 minutos de curso online em vídeo

Certificado digital de conclusão de curso ( Gratuito )

Exercícios para treinar seus conhecimentos

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