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Curso de 【Desafio de 4 dias】Introdução ao desenvolvimento de aplicativos de Aprendizado Profundo e IA com Python 3 e PyTorch

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Introdução ao Aprendizado Profundo e Desenvolvimento de Aplicativos de IA com Python 3 e PyTorch

Visão geral do curso

Aprenda sobre a aclamada biblioteca PyTorch para aprendizado profundo rápido e explore técnicas de aprendizado profundo para classificação, estimativa e processamento de dados de séries temporais. Este curso irá ensinar os fundamentos do Jupyter Notebook e desafiá-lo a desenvolver seus próprios aplicativos de IA.

Por que você deve aprender PyTorch?

Neste curso, você adquirirá conhecimento fundamental do PyTorch, uma biblioteca de aprendizado profundo desenvolvida pelo Facebook AI Research e outras organizações. Você também terá a oportunidade de implementar modelos típicos de aprendizado profundo e explorar o desenvolvimento de aplicativos da web. PyTorch é uma poderosa biblioteca de aprendizado profundo que rivaliza com o TensorFlow e é previsto para ganhar ainda mais popularidade após sua integração com o Caffe no verão de 2018. Ao aprender PyTorch, você poderá implementar os algoritmos mais recentes de pesquisa em IA e se manter atualizado com os últimos avanços no campo.

Atualizações do curso

Recentemente, adicionamos uma seção sobre análise de dados de séries temporais (dados de temperatura) e detecção de anomalias usando autoencoders.

Estrutura do curso

Dia 1: Introdução ao PyTorch e Aprendizado de Máquina, Configuração do Ambiente Dia 2: Representação de Tensor (Matriz Multidimensional) e Diferenciação Automática com PyTorch Dia 3: Classificação de Vinho com uma Rede Neural (Perceptron de 3 camadas) e Aprendizado Profundo (Perceptron Multicamadas) Dia 4: Detecção de Anomalias em Dados de Séries Temporais usando Autoencoders (adicionado em 6 de julho de 2018) Continuaremos adicionando tutoriais com base em suas solicitações.

Recursos do PyTorch

PyTorch oferece os seguintes recursos: - Uma biblioteca de computação de tensor (matriz multidimensional) mais rápida em comparação com o NumPy - Definir por Execução: A capacidade de definir modelos dinamicamente e permitir aprendizado flexível. TensorFlow, por outro lado, segue uma abordagem Definir e Executar, onde o modelo é pré-definido e fixo durante o treinamento. - Crescimento explosivo na comunidade de pesquisa - Definição simplificada de modelos em comparação com o TensorFlow e a capacidade de maximizar o poder da GPU Domine o desenvolvimento rápido e flexível com PyTorch aproveitando esta oportunidade!

O que você aprenderá

- Experimentar vários algoritmos representativos em aprendizado profundo - Aprender a usar o PyTorch para aprendizado e estimativa rápidos e simples por meio de codificação - Compreender o manuseio de tensores (matrizes multidimensionais) no PyTorch, que substitui o NumPy.

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