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Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch

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 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

    • Memória de Sequência
    • Motivação
  2. Célula Recorrente Básica

    • Teoria
    • Representação do Dado
    • Descrevendo a Solução
    • Implementando em PyTorch
  3. Variações da RNN

    • Variações na Arquitetura
    • Vanishing Gradient
    • Gates
    • LSTM e GRU
  4. Camada Recorrente

    • Camada RNN
    • RNN no PyTorch
    • Variantes da RNN
  5. Sequências de Tamanho Variável

    • Descrição do Problema
    • Representação do Dado
    • BucketIterator
    • Sequências empacotadas
    • Classificando Sequências

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