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Resumo do curso

  • Entenda os elementos que compõem uma Rede Neural tradicional
  • Experimente o framework PyTorch para Deep Learning
  • Implemente operações com a estrutura de dados Tensor
  • Aprenda o funcionamento e as limitações de um Perceptron
  • Implemente uma arquitetura de Rede Neural com múltiplas camadas de Perceptron

Público alvo

Desenvolvedores familiarizados com a linguagem Python que desejam construir soluções baseadas em Redes Neurais, tanto para aplicações do mercado quanto de pesquisa acadêmica.

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Última atualização

05/02/2020

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Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch

Formação com esse curso

Instrutores

  • Camila Laranjeira sempre foi uma apaixonada por tecnologia, por isso em 2014 fundou o canal Peixe Babel no YouTube, atualmente com 59 mil inscritos e mais de 1,8 milhão de visualizações, onde mostra que a tecnologia pode ser feita por todos e, principalmente, para todos. Atualmente é Mestre em Ciência da Computação pela UFMG, e segue rumo ao Doutorado!

Conteúdo Detalhado

  1. História das Redes Neurais

    • Pra que múltiplas camadas?
    • Para saber mais
    • Preparando o ambiente
  2. Tensores

    • Para saber mais
    • Operando tensores
  3. Perceptron

    • Implemente o Perceptron
  4. Funções de Ativação

    • Vantagens das Ativações
  5. Redes Neurais

    • Implemente a Arquitetura

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Excelente professora. muito didática e conhecedora do assunto.

Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch

Jefferson Alexandre Silva

Melhor professora que já vi aqui na Alura! Se aprofundou no conteúdo e tem uma didática excelente.

Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch

Lhayana Vieira de Macedo

Caso tenham indicações de livros sobre o assunto para iniciantes, favor enviar para diegoflieger@hotmail.com

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Diego Vialle

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