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Deep Learning parte 2: Como a rede aprende

Resumo do curso

  • Comece a entender o que acontece por dentro de um modelo.
  • Familiarize-se com conceitos de Deep Learning.
  • Faça ajustes finos antes da etapa de treinamento do modelo.
  • Entenda problemas comuns com pesos e vieses.
  • Descubra como e porque há uma convergência do modelo.

Público alvo

Quem procura entender mais da teoria de Deep Learning.

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Última atualização

14/05/2020

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Instrutores

  • Cássia é cientista de dados, instrutora e expert em Inteligência Artificial. Tem mestrado em Fundamentos da Matemática e há mais de 5 anos desenvolve projetos com IA. Participa ativamente da comunidade, fez parte do MIT Global Startup Labs, deu aula nas Pyladies SP e atuou como mentora em eventos como BlueHack, Women Techmakers Health Tech Weekend e AngelHack.

Conteúdo Detalhado

  1. Indo por dentro da rede neural

    • O que acontece na rede
    • Valores propagados e pesos
    • Refatorando
  2. Estudando os pesos e vieses

    • Vieses
    • Zerando os pesos
    • Deixando os pesos aleatórios
  3. Entendendo as unidades e buscando a menor perda

    • A mudança na classificação
    • Relu e soma de matrizes
    • Gradiente descendente
  4. Como o modelo fica ótimo

    • Mínimos locais e globais
    • Gradiente descendente estocástico
    • O modelo convergiu
  5. Testando os hiperparâmetros da rede

    • Taxa de aprendizado
    • Tuning de hiperparâmetros
    • Fazendo o checkpoint do modelo

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