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Esse planeta é a jornada de quem quer entender como as máquinas aprendem e enxergam o mundo. Da história dos primeiros neurônios artificiais até arquiteturas modernas de Redes Neurais Convolucionais, você vai aprender fundamentos matemáticos, funções de ativação, treinamento e otimização de modelos, sempre com exemplos práticos em Python e R. Além disso, vai explorar os desafios do overfitting, da regularização e do ajuste de hiperparâmetros, entendendo como teoria e prática se encontram. Para fechar, entramos no universo do reconhecimento de imagens e CNNs, mostrando como a inteligência artificial transforma pixels em previsões e aplicações reais.
1Redes Neurais e Inteligência Artificial
Redes neurais: do perceptron às arquiteturas modernas
02:54:21Redes neurais profundas: arquitetura, targets e aprendizado
02:49:22Redes neurais: aprendizado de parâmetros e backpropagation
02:40:28Redes neurais: inicialização, escala e regularização
02:37:16Redes neurais convolucionais: aprendendo padrões em imagens
02:44:53Arquiteturas clássicas de CNNs, detecção de objetos e transfer learning
02:53:26Redes neurais: segmentação semântica e reconhecimento facial
02:42:29Redes neurais para texto: embeddings e modelos sequenciais
02:57:23Modelos sequenciais avançados: LSTM, GRU e Transformers
02:54:12Transformers e modelos de linguagem: do BERT ao GPT
03:09:22Acesso por 1 ano
Até 1 ano de suporte
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