Name: Curso TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
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implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)

Quero estudar na alura

12h

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393

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

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

Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.

Curso atualizado em 29/02/2024

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Ementa

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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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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