Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo
O aprendizado profundo é uma forma avançada de aprendizado de máquina que emula a maneira como o cérebro humano aprende pelas redes de neurônios conectados.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você aprenderá:
- Princípios básicos do aprendizado profundo
- Como treinar uma DNN (rede neural profunda) usando o PyTorch ou o Tensorflow
- Como treinar uma CNN (rede neural convolucional) usando o PyTorch ou o Tensorflow
- Como usar o aprendizado de transferência para treinar uma CNN (rede neural convolucional) usando o PyTorch ou o Tensorflow
Pré-requisitos
- Conceitos matemáticos básicos
- Compreensão das técnicas clássicas de aprendizado de máquina.
- Programação com Python