Resumo do curso

Conheça os principais problemas que podem ser solucionados com Redes Recorrentes
Entenda o fluxo de dados em uma RNN
Conheça as vantagens do framework PyTorch para manipular sequências
Implemente soluções com arquiteturas avançadas como a LSTM e a GRU.
Aprenda os conceitos básicos de processamento de texto
Conheça o pacote Torchtext com datasets, modelos pré-treinados e ferramentas para dados textuais

Público alvo

Pessoas desenvolvedoras familiarizadas com os fundamentos de redes neurais que desejam aplicar soluções de aprendizado profundo a dados com dependências temporais.

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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
- Memória de Sequência
- Motivação
Célula Recorrente Básica
- Teoria
- Representação do Dado
- Descrevendo a Solução
- Implementando em PyTorch
Variações da RNN
- Variações na Arquitetura
- Vanishing Gradient
- Gates
- LSTM e GRU
Camada Recorrente
- Camada RNN
- RNN no PyTorch
- Variantes da RNN
Sequências de Tamanho Variável
- Descrição do Problema
- Representação do Dado
- BucketIterator
- Sequências empacotadas
- Classificando Sequências

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