Name: Curso Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
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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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Instrutores

Camila Laranjeira
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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

Conceitos Gerais
- Motivação
- Arquitetura da CNN
- Aprendizado hierárquico
- Aplicações: Classificação
- Detecção e Segmentação
Convolução 1D
- Definição
- Aplicação com Scipy
- Aplicações da CNN 1D
Convolução 2D
- Definição
- Aplicação com Scipy
- Filtros Convolucionais
- Kernels para classificação
- Padrões Complexos
Camada Convolucional no PyTorch
- Múltiplos Canais
- Parâmetros da Camada
- Mantendo a resolução
- Implementando em PyTorch
Outras camadas no PyTorch
- Pooling
- Pooling no PyTorch
- Subamostragem
- Batch Normalization
- BatchNorm no PyTorch
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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