Name: Curso Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
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Deep Learning com Pytorch

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

1601

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

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.

Camila Laranjeira

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!

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Ementa

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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Formação
Deep Learning com Pytorch

10h
De curso

45
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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