Formação Deep Learning com Pytorch

O Pytorch é um framework muito conhecido. Porém, ao pesquisar sobre deep learning você vai ler sobre outros nomes como TensorFlow e Keras. Por isso, começamos a jornada apresentando os principais frameworks de deep learning.

Avançando para os cursos, você vai iniciar com a construção de um perceptron de múltiplas camadas. Essa é a arquitetura mais básica de uma rede neural. Ela vai possibilitar que você resolva diversos problemas de regressão e classificação.

Porém, não basta construir a arquitetura da rede. Precisamos também ensinar a rede através de exemplos. Assim, finalizamos essa primeira etapa com os detalhes do treino de uma rede neural e uma visão geral de todo o processo.

A utilização de camadas convolucionais representa um enorme avanço em problemas relacionados a imagens. As redes neurais convolucionais permitem a classificação de imagens com grande precisão sem a necessidade de selecionar previamente detalhes importantes das imagens. Antes da utilização de redes neurais convolucionais, para se obter bons resultados em classificações de imagens de domínio específico, como medicina, era necessário um profundo conhecimento na área, hoje com um bom volume de dados conseguimos bons resultados, sem domínio completo da área de atuação.

Depois de aprender sobre imagens, que tal começar a pensar em como entregar esses resultados para os usuários. Afinal, o grande impacto dessas soluções está no poder de ajudar outras pessoas.

Texto e séries temporais podem ser vistos como informações sequenciais. Esse tipo de dado é extremamente desafiador para os perceptrons de múltiplas camadas. Por isso, para finalizar o seu mergulho nesta formação você vai aprender sobre arquiteturas poderosas para a solução de problemas com texto, voz, séries temporais e muito mais.