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Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch

Resumo do curso

  • Conheça os principais problemas que podem ser solucionados com Redes Neurais Convolucionais (CNN)
  • Entenda a fundo a operação de convolução
  • Aplique a convolução em dados 1D e 2D usando apenas o pacote Scipy
  • Implemente em PyTorch as principais camadas de uma CNN
  • Treine uma CNN do zero
  • Implemente estratégias de fine tuning e extração de características

Público alvo

Desenvolvedores familiarizados com os fundamentos de redes neurais que desejam aplicar soluções de aprendizado profundo a problemas com imagens.

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Última atualização

13/07/2020

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  • Camila Laranjeira sempre foi uma apaixonada por tecnologia, por isso em 2014 fundou o canal Peixe Babel no YouTube, atualmente com 59 mil inscritos e mais de 1,8 milhão de visualizações, onde mostra que a tecnologia pode ser feita por todos e, principalmente, para todos. Atualmente é Mestre em Ciência da Computação pela UFMG, e segue rumo ao Doutorado!

Conteúdo Detalhado

  1. Conceitos Gerais

    • Motivação
    • Arquitetura da CNN
    • Aprendizado hierárquico
    • Aplicações: Classificação
    • Detecção e Segmentação
  2. Convolução 1D

    • Definição
    • Aplicação com Scipy
    • Aplicações da CNN 1D
  3. Convolução 2D

    • Definição
    • Aplicação com Scipy
    • Filtros Convolucionais
    • Kernels para classificação
    • Padrões Complexos
  4. Camada Convolucional no PyTorch

    • Múltiplos Canais
    • Parâmetros da Camada
    • Mantendo a resolução
    • Implementando em PyTorch
  5. Outras camadas no PyTorch

    • Pooling
    • Pooling no PyTorch
    • Subamostragem
    • Batch Normalization
    • BatchNorm no PyTorch
  6. Estratégias de Treino

    • CNN do zero em PyTorch
    • Definindo arquitetura
    • Hiperparâmetros de Treino
    • Treino do zero
    • Extração de características
    • Fine-tuning

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