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.
Valquíria Alencar
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
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Conhecendo e preparando os dados
- Importando os dados
- Explorando os dados
- Preparando os dados
Construindo um perceptron
- Obtendo pesos e viés
- Construindo um perceptron
- Obtendo probabilidades
- Obtendo a perda
Construindo o modelo
- Normalizando os dados
- Obtendo a perda
- Entendendo o gradiente descendente
- Aplicando o gradiente descendente
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
Adicionando uma camada oculta
- Criando a função para obter pesos e viés
- Adicionando a primeira camada oculta
- Analisando os resultados obtidos
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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