O que você aprenderá_
- 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.
Camila Laranjeira
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!
Curso atualizado em 14/06/2024
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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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Formação
Deep Learning com Pytorch
8h
De curso
35
Atividades
Escola
Data Science
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nossos alunos e alunas
Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Excelente curso! Uma das melhores instrutoras que já tive aula aqui na Alura :)
Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
Abner Silveira de Freitas
A experiência foi ótima, os conceitos teóricos e os exemplos foram muito bons.
Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
Conrado Ferreira Bittencourt
Boa. Haja neurônio para acompanhar tanta informação mas, a instrutora conduz a matéria de forma brilhante e bem didática. Além disso, os projetos e exemplos, a clareza na passagem do conteúdo e a sua profundidade foram bastante esclarecedores. O curso foi muito bem elaborado e a biblioteca do Pytorch é bem palatável. Parabéns!
Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
Luiz Peralta
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