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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 |
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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 |
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Introdução Modelo Mais Simples de Rede Neural - Perceptron Construindo Um Modelo Perceptron 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 |
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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 Multilayer Perceptron com TensorFlow - Carregando o Dataset 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 Mini-Projeto 4 - Style Transfer |
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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 |
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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 Deep Neural Networks - Dimensionalidade Deep Neural Networks - Classificação e Regressão |
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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 |
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Introdução Mapa de Bordo Arquiteturas Avançadas de Deep Learning - AlexNet, VGG, GoogleNet, Resnet , SegNet Categorias de Visão Computacional - Classificação, Localização, Detecção e Segmentação 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 - Usando Um Modelo Pré-Treinado Para Detecção de Imagens |
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