Name: Curso Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
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Resumo do curso

Experimente o framework PyTorch para Deep Learning
Implemente o fluxo de treinamento e validação de uma Rede Neural
Entenda o papel dos hiperparâmetros no treinamente de uma Rede Neural
Aprenda a carregar datasets customizados com PyTorch
Aprenda a carregar datasets do pacote Torchvision
Conheça os otimizadores mais usados no treinamento de Redes Neurais

Público alvo

Desenvolvedores familiarizados com a linguagem Python que desejam construir soluções baseadas em Redes Neurais, tanto para aplicações do mercado quanto de pesquisas acadêmicas.

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Última atualização

29/05/2020

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Camila Laranjeira
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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

Funções de Perda
- Classificação
- Regressão
- Detecção de Objetos
Otimização e Taxa de Aprendizado
- Otimizando a Rede
- Taxa de Aprendizado
- Escolhendo os pesos da rede
Otimizando uma rede em PyTorch
- Otimizadores
- Papel do Weight Decay
DataLoader e Fluxo de Treinamento
- Batch, Iteracão e Época
- Datasets no Pytorch
- Fluxo de Treinamento
- Para que tantas épocas?
Datasets e Fluxo de Validação
- Datasets Customizados
- Fluxo de Validação
- Vantagens do DataLoader

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