Como criar uma primeira rede neural em Python?

O curso mostra a teoria e a prática para criar uma rede neural simples em Python, incluindo treinamento e avaliação do modelo.

Para que servem SGD, Adam e funções de perda no deep learning?

Eles ajudam a ajustar os pesos da rede neural, reduzindo erros durante o treinamento e melhorando as previsões.

Qual é a função do Max Pooling em redes neurais convolucionais?

O Max Pooling reduz as dimensões dos mapas de características, mantendo as informações mais relevantes das imagens.

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Curso online gratuito Redes Neurais e Deep learning com Python

Name: Redes Neurais e Deep learning com Python
Availability: InStock

Duração do curso online: 14 horas e 24 minutos

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Domine redes neurais e deep learning com Python e TensorFlow: aprenda na prática e avance na carreira com este curso online gratuito em IA e Ciência de Dados.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

Fundamentos de perceptron: entradas, pesos (W) e decisão de classificação binária
Função da camada de entrada e fluxo de dados em uma rede neural simples
Treinamento passo a passo: forward pass, cálculo de erro e atualização de pesos
Gradiente e backpropagation: como a rede aprende minimizando a função de perda
Gradiente Estocástico (SGD) e diferenças para treinamento em batch
Redes profundas (MLP) e importância da normalização de dados
Funções de ativação (ReLU) e por que ajudam em camadas intermediárias
Funções de perda e otimizadores (SGD, Adam) no TensorFlow
Busca de hiperparâmetros com Grid Search (busca exaustiva) e avaliação de modelos
CNNs: convolução, extração de features e papel do Max Pooling
Regularização e melhoria de generalização: augmentation, dropout e batch norm
RNNs e LSTMs: limitações das RNNs simples (gradiente) e vantagens das LSTMs
Aplicações: visão médica e previsão de ações com redes neurais em Python
NLP: embeddings Word2Vec/BiLSTM e GloVe para representar palavras por contexto

Sobre o curso online gratuito

Aprenda a construir, treinar e melhorar modelos de redes neurais e deep learning usando Python, com uma abordagem prática voltada para problemas reais em Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Neste curso online gratuito, você começa pelos fundamentos de uma rede neural simples e evolui com segurança até arquiteturas mais poderosas, entendendo como cada escolha impacta o desempenho do modelo.

Você vai desenvolver intuição sobre como neurônios, pesos e camadas transformam dados em decisões, além de compreender por que o treinamento funciona: do cálculo do erro ao ajuste dos parâmetros com métodos baseados em gradiente. Ao longo do caminho, os conceitos deixam de ser “caixa-preta” e passam a fazer sentido, ajudando você a diagnosticar problemas comuns como overfitting, instabilidade no treino e baixa capacidade de generalização.

Na parte prática, o curso explora ferramentas amplamente usadas no mercado, como TensorFlow, e discute elementos essenciais de projetos modernos: funções de perda, otimizadores como SGD e Adam, e o papel de técnicas de normalização para estabilizar e acelerar o treinamento. Você também aprende a ajustar hiperparâmetros de forma sistemática para sair do “tentativa e erro” e chegar a modelos melhores com critérios claros.

O percurso inclui aplicações que conectam teoria e uso profissional. Em visão computacional, você entende como CNNs extraem características relevantes de imagens e como operações como pooling, além de estratégias como augmentation, dropout e batch normalization, contribuem para modelos mais robustos. Em sequências e séries temporais, você explora redes recorrentes e compreende suas limitações, comparando com abordagens mais eficazes como LSTM, além de aplicar esses conhecimentos em previsões.

No processamento de linguagem natural, o curso apresenta representações de palavras e como elas ajudam modelos a capturar significado e contexto, utilizando técnicas como Word2Vec, BiLSTM e GloVe para tarefas de classificação. Ao final, você terá uma visão consistente do ecossistema de deep learning com Python, pronto para iniciar projetos, montar portfólio e avançar para trilhas mais especializadas em IA.

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?

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