Treinar e avaliar modelos de aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda é uma forma avançada de aprendizagem automática que emula a forma como o cérebro humano aprende através de redes de neurónios conectados.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, aprenderá:
- Princípios básicos da aprendizagem profunda
- Como treinar uma rede neural profunda (DNN) usando PyTorch ou Tensorflow
- Como treinar uma rede neural convolucional (CNN) usando PyTorch ou Tensorflow
- Como usar o aprendizado de transferência para treinar uma rede neural convolucional (CNN) com PyTorch ou Tensorflow
Pré-requisitos
- Conceitos matemáticos básicos
- Compreensão das técnicas clássicas de aprendizagem automática.
- Programar com Python