Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow
Vídeo de Apresentação
Imagens do curso
Descrição
Você verá como trabalhar com imagens, o que são convoluções, max pooling, image augmentation, dropout, Transfer Learning, NLP, tokenização, embeddings de palavras, RNNs, LSTMs e muito mais.Geralmente quem gosta desse curso gostam também do Curso de Dreamweaver CS6: Introdução, Introdução ao .NET, e Business Analytics.
Sobre a carga horária:
O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.
Tópicos
- O que é Deep Learning?
- TensorFlow e Colab
- Revisão de Python no Colab
- A “lógica” do Machine Learning
- Conversão de Celsius em Fahrenheit
- As camadas “densas”
- Redes neurais profundas
- Trabalhando com imagens
- Classificador de imagem
- O que são convoluções?
- Max Pooling
- Classificador de imagem com CNNs
- Imagens coloridas
- Gatos e cachorros
- Classificador de imagens coloridas
- Conjunto de validação
- Image Augmentation e Dropout
- Gatos e cachorros com melhorias
- O que é Transfer Learning?
- TensorFlow Hub
- Gatos e cachorros com TL
- O que é NLP?
- Tokenização e texto para sequências
- Preparação de textos
- Tokenização de datasets grandes
- Embeddings de palavras
- Modelo de análise de sentimentos
- Ajustando o modelo
- O que são subpalavras?
- Utilizando subpalavras
- O que são as RNNs?
- Introdução às LSTMs
- Construindo uma rede LSTM
- Geração de textos
- Modelo de geração de textos
- Otimizando o modelo
- Gravação e carregamento de modelos
- Gravando modelos
- Carregando modelos
Professor
Cauê Engelmann
Cauê Engelmann é graduado em Ciência e Tecnologia com MBA em Inteligência Artificial e Machine Learning, possui experiência na área de tecnologia e atuação no mercado nas áreas de suprimentos, logística, automação de processos e analytics.
