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Fique tranquilo, você poderá participar desse curso em até 1 ano após a matrícula.
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
Introdução à Redes neurais
02:49:29Fundamentos e Primeiras Arquiteturas de Redes Neurais
02:35:14Parâmetros, Hiperparâmetros e Implementação de Redes Neurais na Prática
02:40:02Primeiros passos nas Redes Neurais
02:35:10Treinamento de Redes Neurais: Regularização, Gradiente Descente e Backpropagation
02:40:20Otimização, Hiperparâmetros e Interpretação de Redes Neurais
02:42:00Das Bases às Primeiras Arquiteturas em Redes Neurais
02:27:25Reconhecimento de Imagens e Pré-Processamento para Redes Neurais
02:20:29Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em Ação
02:28:55Acesso por 1 ano
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