Tutoriais de aprendizagem profunda

Neste tutorial, você vai implementar um artigo de imagem médica com deep learning em Python usando Keras.

Domine o funcionamento das redes LSTM, base dos LLMs modernos. Explore portas, gradientes e crie um classificador de sentimento com PyTorch.

Neste tutorial, você terá uma visão geral de inteligência artificial (IA) e vai entender melhor o que diferencia Machine Learning (ML) de Deep Learning.

Explore as principais diferenças entre PyTorch, TensorFlow e Keras — três dos frameworks de deep learning mais populares. Entenda recursos, prós, contras e casos de uso para escolher a ferramenta certa para o seu projeto.

Neste tutorial, você vai aprender e entender como ler imagens de ressonância magnética (MRI) do cérebro no formato NIfTI e reconstruí-las usando um autoencoder convolucional.

Visualize parâmetros de treino, métricas, hiperparâmetros ou qualquer estatística da sua rede neural com o TensorBoard!

Aprenda a construir uma rede neural e como treiná-la, avaliá-la e otimizá-la com TensorFlow

Aprenda a rodar o TRIBE V2 da Meta no Google Colab, prever atividade cortical a partir de estímulos naturalísticos e visualizar os resultados como mapas de calor 3D interativos.

Saiba o que é processamento de linguagem natural (NLP) e descubra sua aplicação no mundo real, usando o Google BERT para processar conjuntos de dados de texto.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o PyTorch.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com a Tensorflow Framework 2

Neste tutorial, você aprenderá como implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o Keras e como superar o excesso de ajuste com o dropout.