Descrição
Academia de IA #3: Domine Redes Neurais Artificiais de A a Z
Aprenda vários tipos de Redes Neurais como Perceptron Multicamadas, Redes Recorrentes e LSTMs. Códigos-fonte incluídos
Você está interessado em dominar a arte de prever com precisão séries temporais econômicas, como preços de ações ou índices? Gostaria de aprender como prever dados climáticos, incluindo temperatura e velocidade do vento, com apenas algumas linhas de código? Se a sua resposta for um sonoro "Sim", continue lendo! Redes Neurais Artificiais (ANNs) ou sistemas conexionistas são sistemas computacionais que se inspiram nas redes neurais biológicas encontradas nos cérebros dos animais. Esses sistemas têm a capacidade de "aprender" e realizar tarefas analisando exemplos, sem a necessidade de regras específicas para tarefas específicas. Neste curso abrangente, você mergulhará no mundo das redes neurais artificiais e ganhará experiência prática na construção e treinamento de vários tipos de redes.Seção 1: Rede Neural Perceptron Multicamadas (MLP)
Nesta seção, você aprenderá como utilizar as bibliotecas Scikit-learn e Keras, juntamente com Python, para dominar a rede neural perceptron multicamadas (MLP). Você descobrirá como classificar conjuntos de dados usando o MLP Classifier para determinar com precisão suas respectivas classes. Começando com exemplos básicos, você avançará para exemplos mais desafiadores, adquirindo um profundo entendimento das redes neurais MLP.Seção 2: Previsão de Séries Temporais com Redes Neurais
Nesta seção, você explorará o mundo da previsão de séries temporais usando redes neurais. Você aprenderá como construir e treinar redes neurais no ambiente Keras para prever modelos de séries temporais. Através de exemplos práticos, você preverá vários conjuntos de dados, incluindo conjuntos de dados aleatórios, passageiros de companhias aéreas internacionais, temperatura de Los Angeles e muito mais.Seção 3: Redes Neurais Recorrentes (RNN) e LSTMs
Esta seção se concentra na construção de redes neurais recorrentes (RNN) e redes de memória de curto prazo (LSTM) usando Python e Keras. Você adquirirá experiência em prever com precisão o preço das ações do Google e prever com precisão o índice NASDAQ. Além disso, você aprenderá a prever a temperatura de Nova York e prever com precisão a velocidade do vento em Nova York.Informações Importantes Antes de se Inscrever:
Antes de se inscrever neste curso, observe os seguintes detalhes essenciais: - Você está coberto por uma garantia de reembolso de 30 dias, garantindo um reembolso total se você considerar o curso irrelevante para sua carreira. - Uma vez inscrito, você terá acesso ilimitado e vitalício ao curso. - Você receberá acesso instantâneo e gratuito a quaisquer atualizações futuras feitas no curso. - Estou comprometido em fornecer suporte completo para quaisquer problemas ou sugestões que você possa ter relacionados ao curso. - Dê uma olhada no currículo e aproveite as aulas de visualização GRATUITAS para ter uma visão rápida do curso.É Hora de Agir!
Clique no botão "Faça Este Curso" no canto superior direito agora e aproveite a oportunidade de aprimorar seus conhecimentos e habilidades em redes neurais artificiais. Não perca mais um segundo; cada momento conta! Estou animado para vê-lo no curso! Atenciosamente, John Smith"""Estimar frete
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