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.

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

    0h11m

  • 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

    0h43m

  • 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

    0h46m

  • 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

    0h49m

  • 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

    0h52m

  • 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

    0h58m

  • 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

    0h50m

  • 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

Python

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Recursos Adicionais e Comunidade

Além dos cursos, você terá acesso a uma comunidade de entusiastas de Python, fóruns de discussão, e recursos adicionais como exercícios práticos e projetos de código aberto para testar suas novas habilidades.

Certificados de Conclusão

Muitos dos nossos cursos oferecem certificados de conclusão gratuitos, permitindo que você destaque suas habilidades em Python no seu currículo ou perfil profissional.

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Introdução às Redes Neurais

No curso de Introdução às Redes Neurais, os alunos terão a oportunidade de compreender os princípios básicos que formam a base do aprendizado de máquina. Este curso é ideal para iniciantes que desejam entender como as redes neurais simulam o processamento de informações do cérebro humano para resolver problemas complexos.

Redes Neurais e Deep Learning

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Redes Neurais Convolucionais para Visão Computacional

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Benefícios de Aprender Redes Neurais Online

Aprender Redes Neurais online oferece flexibilidade e acesso a uma vasta quantidade de recursos atualizados. Com cursos gratuitos, você pode avançar no seu próprio ritmo, revisar o material quantas vezes precisar e aplicar o conhecimento em projetos pessoais ou profissionais.

Construa uma Carreira em Inteligência Artificial

Com a crescente demanda por profissionais em Inteligência Artificial, o conhecimento em Redes Neurais é extremamente valioso. Nossos cursos online gratuitos são um excelente ponto de partida para quem deseja construir uma carreira sólida e promissora nesta área inovadora.

Participe da Comunidade de Aprendizado

Ao se inscrever em nossos cursos, você se junta a uma comunidade global de entusiastas e profissionais em aprendizado de máquina. Troque ideias, colabore em projetos e amplie sua rede profissional no campo de Redes Neurais e Inteligência Artificial.

Este curso gratuito inclui:

14 horas e 24 minutos de curso online em vídeo

Exercícios para treinar seus conhecimentos

Certificado digital de conclusão de curso

100% gratuito, do conteúdo ao certificado

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