Introdução

Navegando pela Data Science Academy

Por que Aprender Deep Learning?

Nosso Mapa de Bordo

Preciso de um PhD para Trabalhar com Deep Learning?

Deep Learning e Áreas de Aplicação

O Futuro da Inteligência Artificial
Por que Inteligência Artificial e Deep Learning Estão Mudando Nossas Vidas?
Livros, Referências e Links Úteis Sobre Deep Learning
Acesso Remoto ao Super Servidor DSA
Acesso Remoto ao Super Servidor DSA Usando Interface Gráfica
Deep Learning Fundamentos
Mini-Projeto 1 - Conectando no Servidor da DSA
Mini-Projeto 1 - Pré-Processamento
Mini-Projeto 1 - Construindo a Rede
Mini-Projeto 1 - Treinando a Rede
Instalando o Servidor de Deep Learning 
Configurando o Servidor de Deep Learning
Bibliografia, Referências e Links úteis

Introdução

A Importância das Redes Neurais Artificiais 

Como Surgiram as Redes Neurais Artificiais?

Redes Neurais Artificiais - Origem e Evolução

O Neurônio Biológico

O Neurônio Matemático

Exercício 1 - Construindo Uma Rede Neural com Keras e TensorFlow

Arquitetura de Redes Neurais Artificiais
Processo de Aprendizagem
Aprendizagem Hebbiana
Teoria do Aprendizado Estatístico
Exercício 2 - Construindo Uma Rede Neural com Keras e TensorFlow
Deep Neural Networks (Deep Learning)
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Long-Short Term Memory Networks
Exercício 3 - Regularização em Redes Neurais com Keras e TensorFlow
Função Softmax
One Hot-Encoding
Stochastic Gradient Descent
Exercício 4 - Convolutional Neural Networks com Keras e TensorFlow
Momentum e Learning Rate
Regularização e Dropout
Mini-Projeto 2 - Detecção de Fraudes em Transações Financeiras com Deep Learning e Big Data
Álgebra Linear - Parte 1 - Escalares, Vetores, Matrizes e Tensores
Quiz

Introdução

Modelo Mais Simples de Rede Neural - Perceptron

Construindo Um Modelo Perceptron
Função Sigmóide

Conceitos Fundamentais do Perceptron - Compreendendo a Matemática

Conceitos Fundamentais do Perceptron - Pesos e Bias

Construindo um Algoritmo Para o Modelo Perceptron

Perceptron e Classificação com Dados Linearmente Separáveis

Problemas com o Perceptron - Dados Não Linearmente Separáveis

Adaline e Regra Delta 

Adaline x Perceptron
Aplicando Gradiente Descendente
A Importância da Escala dos Dados
Online Learning com Stochastic Gradient Descent
Mini-Projeto 3 - Construindo um Game e Ensinando a Rede Neural a Jogar
Álgebra Linear - Parte 2 - Operações com Matrizes
Quiz

Introdução

Exercicio 4 - Construindo um Modelo Perceptron com Numpy 

Exercicio 4 - Construindo um Modelo Perceptron com TensorFlow

O que são Multilayer Perceptrons?

Processo de Treinamento da Rede Multilayer Perceptron

Algoritmo de Treinamento

Construindo um Modelo Multilayer Perceptron com Keras 

Como a Rede Neural Aprende os Pesos - Gradiente e Derivada
Como é Gerada a Camada Oculta?
Algoritmo Backpropagation

Multilayer Perceptron com TensorFlow - Carregando o Dataset
Multilayer Perceptron com TensorFlow - Definindo a Arquitetura da Rede

Multilayer Perceptron com TensorFlow - Definindo o Grafo Computacional

Multilayer Perceptron com TensorFlow - Treinamento e Avaliação da Rede

Exercicio 5 - Classificação de Imagens com Multiplayer Perceptron e TensorFlow

Salvando o Modelo Treinado com TensorFlow
Carregando o Modelo Treinado com TensorFlow

Mini-Projeto 4 - Style Transfer
Álgebra Linear - Parte 3 - Matriz Inversa
Quiz

Introdução

Construindo um Algoritmo Multilayer Perceptron 

Grafos Computacionais

Definindo a Arquitetura

Forward Propagation

Transformação Linear

Função de Ativação

Função de Ativação Sigmóide

Cálculo do Erro da Rede

Função de Custo

Definindo a Métrica de Erro da Rede
Compreendendo a Descida do Gradiente
O Que é Exatamente a Taxa de Aprendizagem?
Compreendendo o Conceito de Derivada e Chain Rule
Finalizando o Forward Pass e Iniciando o Backward Pass
Gradient Descent e Backpropagation
Gradient Descent e Backpropagation - Input
Gradient Descent e Backpropagation - Transformação Linear
Gradient Descent e Backpropagation - Função de Ativação
Gradient Descent e Backpropagation - Função de Custo
Gradient Descent e Backpropagation - Função de Custo
Gradient Descent e Backpropagation - Forward Pass e Backward Pass
Algoritmo Para Otimização com Stochastic Gradient Descent
Aplicando Otimização com Stochastic Gradient Descent 
Qual a Diferença Entre Parâmetros e Hiperparâmetros?
Mini-Projeto 5 - Reconhecimento de Voz com DeepMind Wavenet
Álgebra Linear - Parte 4 - Transposta da Matriz

Introdução

Redes Neurais x Redes Neurais Profundas

Arquitetura de Conexões - Unidirecional e Recorrente

Principais Tipos de Redes Neurais

Redes Recorrentes Derivadas do MLP - Hopfield, Jordan e Elman

Rede de Função de Base Radial (RBF)

Exercício 6 - Forward Pass, Gradient Descent e Backpropagation

Métodos de Treinamento

O Que é Aprendizagem Profunda?

Principais Tipos de Redes Neurais Profundas - Autoencoders, Deep Belief Networks e GANs
Principais Tipos de Redes Neurais Profundas - CNNs e RNNs

Deep Neural Networks - Dimensionalidade

Deep Neural Networks - Classificação e Regressão
Funções de Ativação
Por que Usamos a Função de Ativação ReLu em Modelos de Deep Learning?
Função Softmax
Por que Precisamos do Bias?
Exercício 7 - Construindo uma Deep Neural Network Para Regressão com TensorFlow e Keras
Exercício 8 - Construindo uma Deep Neural Network Para Classificação com TensorFlow e Keras
Treinamento de uma Deep Neural Network 
Normalização - One-Hot Encoding, Range e Z-Score 
Treinamento com um Conjunto de Validação e Early Stopping
Parâmetros do Early Stopping
Avaliando o Resultado de Redes Neurais de Classificação - Acurácia e Log Loss
Avaliando o Resultado de Redes Neurais de Regressão - MSE e RMSE
Treinamento com Cross Validation
Toolkit - Funções de Visualização
Como os Pesos da Rede Neural Devem Ser Inicializados
Algoritmos de Otimização
Backpropagation
O Que é um Gradiente?
Momentum Backpropagation
Batch e Online Backpropagation
Stochastic Gradient Descent
Outros Algoritmos de Treinamento: Adam e RMSProp
Especificando a Regra de Atualização no Tensorflow/Keras
Entropia Cruzada
Regularização: Dataset Augmentation, Early Stopping,  Dropout e Penalty L1 e L2
Vanishing Gradient
Mini-Projeto 6 - Neural Network Ensemble
Álgebra Linear - Parte 5 - Singular Value Decomposition

Introdução

Aplicações Comerciais de Redes Neurais Convolucionais

Redes Neurais Profundas - Como os Computadores Interpretam Imagens?

Redes Neurais Profundas - Transformando Pixels em Valores Numéricos

Redes Neurais Profundas e Reconhecimento de Imagens

O que são Redes Neurais Convolucionais? 

Datasets Para Visão Computacional

Arquitetura LeNet-5

Arquitetura da CNN - Feature Learning e Classificação

Camadas de Convolução 
Stride e Padding
Compartilhamento de Parâmetros
Camadas de Max Pooling
Camadas Densas
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Carregando o Dataset 
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Preparando os Dados
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Construindo o Modelo
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Feature Maps
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Treinando o Modelo
Construindo uma CNN com TensorFlow e Keras em GPU - Teste e Avaliação
Exercício 9 - Construindo e Otimizando uma CNN
Mini-Projeto 7 - Visão Computacional Para Reconhecimento de Placas de Trânsito

Introdução

Mapa de Bordo

Arquiteturas Avançadas de Deep Learning - AlexNet, VGG, GoogleNet, Resnet , SegNet

Categorias de Visão Computacional - Classificação, Localização, Detecção e Segmentação
Aplicando Arquiteturas Avançadas - Benchmarking

Classificação de Imagens com Redes Neurais Convolucionais

Usando Google Inception Model Para Classificação de Imagens

Transfer Learning - Transferindo o Modelo Treinado 

Transfer Learning - Extraindo os Valores de Transferência

Transfer Learning - Construindo um Novo Classificador com TensorFlow 

Reconhecimento de Imagens com OpenCV e Redes Neurais Convolucionais

Classificação de Imagens e Transfer Learning - Definindo o Problema
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Preparando e Carregando os Dados
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Usando o OpenCV Para Detecção de Imagens

Classificação de Imagens e Transfer Learning - Usando Um Modelo Pré-Treinado Para Detecção de Imagens
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Construindo o Modelo CNN
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Usando o Modelo Pré-Treinado VGG-16
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Treinando as Camadas Densas
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Usando o Modelo Pré-Treinado ResNet-50
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Criando a Aplicação Para Classificação de Imagens
Classificação de Imagens e Transfer Learning - Testando a Aplicação
O Que é Dataset Augmentation?
Dataset Augmentation no Keras
Principais Técnicas de Dataset Augmentation
Redes Neurais Convolucionais e Deep Dream
CNNs Para Reconhecimento da Posição dos Olhos em Fotos - Localização da Posição dos Olhos
CNNs Para Reconhecimento da Posição dos Olhos em Fotos - Segmentação da Face
Deep Learning com Java Script
Mini-Projeto 8 - Detecção de Câncer de Pulmão em Imagens Médicas

Projeto - Parte 4 - Publicando App com TensorFlow no Android Para Detecção de Movimentos