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Curso de 【PyTorch+Colab】Implementando Deep Learning com PyTorch - Construindo CNN, RNN e aplicativos web de inteligência artificial

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

Descrição

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Aprenda Deep Learning com PyTorch e Colab

Visão geral do curso

Este curso foi projetado para ensinar deep learning usando o popular framework de machine learning, PyTorch. Você aprenderá sobre reconhecimento de imagem usando CNN, processamento de dados de séries temporais usando RNN e construção de aplicações de IA. O curso utiliza o Google Colab como ambiente de desenvolvimento.

Objetivos do curso

O objetivo deste curso é capacitar você a implementar deep learning usando PyTorch. Você obterá uma compreensão abrangente de várias técnicas de deep learning, como CNN e RNN, e aprenderá a construir aplicações web com inteligência artificial. O curso fornece explicações detalhadas dos pontos-chave de cada técnica de deep learning e explica minuciosamente o código PyTorch desde o básico. Por favor, note que este curso é uma versão reestruturada da palestra ao vivo "Live Artificial Intelligence" no YouTube, especificamente adaptada para a Udemy.

Por que PyTorch?

PyTorch é uma biblioteca de machine learning de código aberto que está ganhando rapidamente popularidade devido à sua simplicidade, flexibilidade e velocidade equilibrada. É amplamente utilizado para implementar as últimas descobertas de pesquisa devido à sua sintaxe concisa. A comunidade ativa e os abundantes recursos online tornam-no uma escolha ideal para aprendizado. Neste curso, utilizamos o Google Colab como ambiente de desenvolvimento, que requer configuração mínima e fornece uso gratuito de GPU, resultando em tempo reduzido de execução de código.

Conteúdo do curso

Os principais tópicos abordados neste curso incluem: - Introdução: Visão geral do PyTorch, deep learning e fundamentos do Tensor. - Implementação Simples de Deep Learning com PyTorch: Implementando deep learning usando código simples e conciso. - Várias Características do PyTorch: Explicando recursos específicos do PyTorch, como diferenciação automática e DataLoader. - Redes Neurais Convolucionais (CNN): Aprendendo os princípios da CNN e implementando classificação de imagem usando aumento de dados e dropout. - Redes Neurais Recorrentes (RNN): Compreendendo os princípios do RNN, construindo um RNN simples e gerando imagens usando RNN. - Implantação de Aplicações de IA: Construindo aplicações web de IA usando modelos pré-treinados. Por favor, note que este curso fornece explicações mínimas do conhecimento matemático por trás do deep learning. Não há vídeos explicativos sobre os conceitos básicos de Python, mas textos para download estão disponíveis. Embora nos esforcemos para fornecer explicações detalhadas, é importante observar que pode ser necessário realizar pesquisas independentes. Embora seja possível progredir no curso apenas assistindo aos vídeos, recomendamos executar o código Python junto com as lições. O código para download serve como base para várias personalizações. Vamos nos divertir aprendendo inteligência artificial avançada juntos usando PyTorch!

O que você aprenderá

Ao final deste curso, você será capaz de: - Obter uma base sólida no framework de machine learning PyTorch. - Ser capaz de ler e escrever código PyTorch. - Implementar CNN, RNN e outras técnicas de deep learning. - Construir e implantar aplicações de IA. - Desenvolver a capacidade de implementar código de deep learning enquanto realiza pesquisas independentes. """

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