curso de

Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch

Estudando esse mês:

Eduardo Ferrari Phelipe Araujo Mascarenhas Miguel Pereira Ramos Henrique Morais Natan Duarte Procópio

e mais 73 alunos(as)

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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Instrutores

  • 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

  1. Funções de Perda

    • Classificação
    • Regressão
    • Detecção de Objetos
  2. Otimização e Taxa de Aprendizado

    • Otimizando a Rede
    • Taxa de Aprendizado
    • Escolhendo os pesos da rede
  3. Otimizando uma rede em PyTorch

    • Otimizadores
    • Papel do Weight Decay
  4. DataLoader e Fluxo de Treinamento

    • Batch, Iteracão e Época
    • Datasets no Pytorch
    • Fluxo de Treinamento
    • Para que tantas épocas?
  5. Datasets e Fluxo de Validação

    • Datasets Customizados
    • Fluxo de Validação
    • Vantagens do DataLoader

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