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Curso

TensorFlow:

implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

161

Pessoas nesse curso

8.9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda o funcionamento e a construção de uma rede neural
  • Interprete os resultados obtidos e identifique possíveis melhorias em um modelo
  • Implemente e otimize o processo de aprendizado por meio do gradiente descendente
  • Experimente e avalie diferentes taxas de aprendizagem, compreendendo seu impacto na performance do modelo
  • Incorpore camadas adicionais em redes neurais para melhorar a capacidade de aprendizado e generalização
  • Utilize as funções de ativação ReLU e Sigmóide de forma adequada em múltiplas camadas
  • Explore como a quantidade de épocas afeta o resultado do modelo

Público alvo_

Este curso é ideal para estudantes e profissionais que estão dando seus primeiros passos no mundo das redes neurais e desejam construir uma base sólida em sua implementação com TensorFlow, sem a ajuda do Keras. Destina-se a entusiastas do aprendizado de máquina e da inteligência artificial que buscam compreender os conceitos fundamentais que regem as redes neurais, oferecendo uma oportunidade valiosa de aprender de maneira prática e aplicada.

Bruno Raphaell

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Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 29/02/2024

Ementa

  1. Conhecendo e preparando os dados

    • Importando os dados
    • Explorando os dados
    • Preparando os dados
  2. Construindo um perceptron

    • Obtendo pesos e viés
    • Construindo um perceptron
    • Obtendo probabilidades
    • Obtendo a perda
  3. Construindo o modelo

    • Normalizando os dados
    • Obtendo a perda
    • Entendendo o gradiente descendente
    • Aplicando o gradiente descendente
  4. Separando os dados em treino e teste

    • Separando e normalizando os dados
    • Aplicando o gradiente descendente
    • Testando diferentes taxas de aprendizagem
    • Avaliando a taxa de acerto
  5. Adicionando uma camada oculta

    • Criando a função para obter pesos e viés
    • Adicionando a primeira camada oculta
    • Analisando os resultados obtidos
  6. Implementando múltiplas camadas

    • Criando a função para obter pesos e viés
    • Adicionando a segunda camada oculta
    • Adicionando a função de ativação ReLU

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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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