Descrição
Aprenda a Construir Redes Neurais do Zero com NumPy e Python 3
Sobre o Curso
Neste curso, você aprenderá como construir redes neurais de uma camada e de várias camadas do zero usando Python 3 e NumPy. Ao entender os mecanismos de aprendizado de máquina, você será capaz de utilizar efetivamente bibliotecas de aprendizado profundo compreendendo o conceito de retropropagação.Atualizações do Curso
- Atualizado em 2 de junho de 2017: Adicionada aula sobre retropropagação. - Atualizado em 17 de maio de 2017: Incluído cálculo de saída em redes neurais de várias camadas. - Código de exemplo do projeto final (em formato de Jupyter Notebook) adicionado em 14 de agosto de 2017.Descrição do Curso
A aprendizagem profunda, que envolve a sobreposição de várias camadas de redes neurais, revolucionou o campo do aprendizado de máquina ao alcançar uma precisão notável. Várias bibliotecas, como TensorFlow, Chainer e Caffe 2, surgiram, facilitando a implementação de aprendizado profundo em comparação com antes. No entanto, para utilizar efetivamente essas bibliotecas, é essencial entender as técnicas de otimização que muitas vezes são caixas-pretas. Essa compreensão ajudará a melhorar a precisão do aprendizado por meio da otimização de parâmetros. Neste curso, criaremos redes neurais usando apenas cálculos de matriz e bibliotecas de entrada/saída de dados, como NumPy e Pandas, sem depender das bibliotecas mencionadas anteriormente. Nosso objetivo é entender a otimização dos pesos por meio da retropropagação do erro e os princípios do gradiente descendente. Ao variar parâmetros como taxa de aprendizado e número de camadas ocultas, você obterá uma compreensão do impacto nos resultados por meio de experiência prática. As aulas também fornecerão explicações de processos matemáticos, incluindo exponenciais, logaritmos, diferenciais e a regra da cadeia, que podem ser compreendidos com conhecimento matemático de nível escolar. Por favor, observe que este curso não é recomendado para aqueles que não necessitam de explicações matemáticas ou não preferem aprendizado baseado em vídeo. Vamos embarcar nesta jornada de aprendizado juntos!O que Você Aprenderá
- Compreender o mecanismo de aprendizado por meio de cálculos manuais usando perceptrons. - Compreender o mecanismo do gradiente descendente por meio de explicações de fórmulas e codificação. - Construir redes neurais do zero para obter uma compreensão mais profunda de seus mecanismos. - Compreender o funcionamento da retropropagação examinando o fluxo de dados. - Obter uma compreensão dos mecanismos caixa-preta no TensorFlow, Scikit-learn, Chainer, Caffe 2 e outras bibliotecas, possibilitando um design e otimização mais eficazes.Estimar frete
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