Descrição
A-Z™ | Aprendizado Profundo com Tensorflow | 2023
Torne-se um Especialista em Aprendizado Profundo com Tensorflow do Zero
Nosso curso, A-Z™ | Aprendizado Profundo com Tensorflow, irá ensiná-lo a classificar usando métodos clássicos e baseados em aprendizado profundo e criar projetos reais com bibliotecas do Tensorflow. O curso abrange Inteligência Artificial e Visão Computacional com projetos. O conteúdo do curso inclui:
- Introdução
- Teoria do Aprendizado Profundo
- O que é Aprendizado Profundo
- Redes Neurais Artificiais
- Funções de Ativação
- Algoritmos de Otimização
- Funções de Perda
- Teoria do Aprendizado Profundo
- Teoria de Redes Neurais Convolucionais (CNN)
- Operação de Convolução
- Redes Neurais Convolucionais (CNN)
- Preenchimento
- Stride
- Agrupamento
- Teoria Adicional
- Época e Tamanho do Lote
- Dropout
- Parada Antecipada
- Taxa de Aprendizado
- Aprendizado Profundo com Tensorflow
- Noções Básicas do Tensorflow
- Preparação de Dados
- Formação de Modelo Sequencial
- Treinamento do Modelo
- Teste do Modelo | Parte 1
- Teste do Modelo | Parte 2
- Salvar/Carregar Modelo
- Visualização dos Resultados do Modelo
- Visualização das Camadas Intermediárias do Modelo
- Criação de um Modelo Funcional
- Callbacks | Parte 1
- Callbacks | Parte 2
- Aumento de Dados | Parte 1
- Aumento de Dados | Parte 2
- Transfer Learning - VGG
- Utilizando Modelos Pré-treinados - VGG
- Classificação de Sinais de Trânsito com Tensorflow
- Preparação de Dados
- Treinamento e Teste do Modelo
- Teste em Tempo Real
- Pesos e Viés (WandB) no Tensorflow | Dados Personalizados
- Funções Básicas no Keras com Wandb
- Sweepler no Keras com Wandb
- Sweep - Vídeo Bônus no Keras com Wandb
- Tensorflow Lite - Aplicativo Android - Detecção de Objetos - Classificação de Imagens
- Treinamento do Modelo EfficientDet Lite - Detecção de Objetos
- Executando o Modelo EfficientDet Lite no Android 1 - Detecção de Objetos
- Executando o Modelo EfficientDet Lite no Android 2 - Detecção de Objetos
- Testando o Modelo EfficientDet Lite no Telefone - Detecção de Objetos
- Treinamento do Modelo EfficientDet Lite - Classificação de Imagens
- Estimação de Pose
- Testando a Estimação de Pose no Telefone
Olá. Meu nome é John Smith. Sou formado em Mecatrônica pela Universidade de Uludağ. Tenho grande interesse na área de aprendizado profundo desde que comecei a universidade, então me concentrei nessa área desde cedo. Comecei com Aprendizado de Máquina - Ciência de Dados e depois me desenvolvi em Aprendizado Profundo e Visão Computacional, e ainda estou me aprimorando. Trabalho como Engenheiro de Inteligência Artificial e Visão Computacional em uma empresa especializada, fornecendo consultoria para muitas empresas, indivíduos e equipes que participam de várias competições, como o Teknofest. Devido à falta de recursos nessas áreas em nosso país, produzo conteúdo em plataformas como Udemy e Youtube. O conteúdo que produzo é único em nosso país e até mesmo globalmente. Se você também deseja se aprimorar nessas áreas e alcançar o nível de criação de projetos, este curso é perfeito para você.
O que você aprenderá
- Aprenda a teoria do Aprendizado Profundo e Redes Neurais Convolucionais
- Aprenda a codificar algoritmos de Aprendizado Profundo com Tensorflow de A a Z
- Aprenda a realizar Classificação de Imagens usando o algoritmo de Redes Neurais Convolucionais no TensorFlow
- Aprenda a construir Redes Neurais Artificiais do zero com Tensorflow
- Crie projetos bônus com Tensorflow
- Aprenda a visualizar e analisar modelos no Tensorflow usando Pesos e Viés (WandB)
- Treine e execute modelos de Detecção de Objetos Lite com Tensorflow no Android
NOTA: Este curso é principalmente prático. Ele é baseado em projetos e aplicações. Fazemos tudo do zero. Não usamos conjuntos de dados prontos. Você também pode criar projetos com seu próprio conjunto de dados seguindo o curso. Você pode treinar detecção e classificação no Android usando seus próprios dados com modelos Lite.
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