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Introdução à aprendizagem profunda com o Keras

Aprenda a desenvolver modelos de deep learning com Keras.

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4 horas15 vídeos59 exercícios
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Descrição do Curso

A aprendizagem profunda veio para ficar! É a técnica ideal para resolver problemas complexos que surgem com dados não estruturados e uma ferramenta incrível para inovação. O Keras é uma das estruturas que facilitam o início do desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda e é versátil o suficiente para que você crie modelos prontos para o setor em pouco tempo. Neste curso, você aprenderá regressão e salvará a Terra prevendo trajetórias de asteroides, aplicará a classificação binária para distinguir entre notas de dólar verdadeiras e falsas, usará a classificação multiclasse para decidir quem jogou qual dardo em um jogo de dardos, aprenderá a usar redes neurais para reconstruir imagens com ruído e muito mais. Além disso, você aprenderá a controlar melhor seus modelos durante o treinamento e a ajustá-los para aumentar seu desempenho.
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Nas seguintes faixas

Fundamentos de Keras

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  1. 1

    Apresentando o Keras

    Gratuito

    Neste primeiro capítulo, você será apresentado às redes neurais, entenderá que tipos de problemas elas podem resolver e quando usá-las. Você também criará várias redes e salvará a Terra treinando um modelo de regressão que aproxima a órbita de um meteoro que está se aproximando de nós!

    Reproduzir Capítulo Agora
    O que é o Keras?
    50 xp
    Descrevendo o Keras
    50 xp
    Você usaria a aprendizagem profunda?
    50 xp
    Sua primeira rede neural
    50 xp
    Olá, redes!
    100 xp
    Parâmetros de contagem
    100 xp
    Construa como mostrado!
    100 xp
    Sobrevivendo à queda de um meteoro
    50 xp
    Especificação de um modelo
    100 xp
    Treinamento
    100 xp
    Prevendo a órbita!
    100 xp
  2. 2

    Indo mais fundo

    Ao final deste capítulo, você saberá como resolver problemas binários, de várias classes e de vários rótulos com redes neurais. Tudo isso resolvendo problemas como detectar notas de dólar falsas, decidir quem jogou qual dardo em um tabuleiro e criar um sistema inteligente para regar sua fazenda. Você também poderá traçar métricas de treinamento de modelos e interromper o treinamento e salvar seus modelos quando eles não melhorarem mais.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Melhorando o desempenho do seu modelo

    Nos capítulos anteriores, você treinou muitos modelos! Agora você aprenderá a interpretar as curvas de aprendizagem para entender seus modelos à medida que eles são treinados. Você também visualizará os efeitos das funções de ativação, tamanhos de lote e normalização de lote. Por fim, você aprenderá a executar a otimização automática de hiperparâmetros nos modelos do Keras usando o sklearn.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Arquiteturas de modelos avançados

    Chegou a hora de você conhecer as arquiteturas mais avançadas! Você criará um autocodificador para reconstruir imagens com ruído, visualizará ativações de redes neurais convolucionais, usará modelos profundos pré-treinados para classificar imagens e aprenderá mais sobre redes neurais recorrentes e como trabalhar com texto ao criar uma rede que prevê a próxima palavra em uma frase.

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