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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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Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Deep Learning parte 2: Como a rede aprende

Formação com esse curso

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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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

A explicação do gradiente descendente, do momentum e dos mínimos locais foi fantástica.

Deep Learning parte 2: Como a rede aprende

Franco Marcelo Soares Alves

Gostei bastante. Só senti falta de maior aprofundamento na parte de calibração dos hiperparametros. Mostrar métodos de calibração mais automatizada, por exemplo.

Deep Learning parte 2: Como a rede aprende

Sofia Vasconcellos

Mais um curso muito bom, profundidade ideal, consegui entender todos os conceitos passados sem muita dificuldade. Só devo dizer que, como venho de uma formação de desenvolvedor de software, a organização do código mostrado me deu uma certa coceira, mas nada que estrague o curso, só mais preciosismo mesmo.

Deep Learning parte 2: Como a rede aprende

ricardo.costardi

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