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O que você aprenderá

  • Aprenda passo a passo todos os cálculos matemáticos que envolvem redes neurais artificiais
  • Aprenda como codificar passo a passo uma rede neural utilizando a linguagem R
  • Entenda na teoria e na prática conceitos como perceptron, funções de ativação, backpropagation (retropropagação) e gradient descent (descida do gradiente)
  • Entenda como as redes neurais podem ser utilizadas em tarefas de classificação de registros

Requisitos

  • É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação
  • Conhecimentos básicos em R são necessários, bem como estruturas condicionais e de repetição
  • Não é necessário conhecimento prévio sobre Inteligência Artificial, redes neurais ou cálculo/matemática

Descrição

As redes neurais artificiais são consideradas as técnicas de Machine Learning (aprendizagem de máquina) mais eficientes da atualidade, sendo que grandes empresas como Google, IBM e Microsoft tem utilizado essas técnicas em vários tipos de aplicações. Você provavelmente já deve ter visto algo sobre os carros autônomos que dirigem sozinhos, ou então sobre aplicações que conseguem gerar novas músicas, poemas, imagens e até mesmo roteiros completos de filmes! E o interessante é que a maior parte dessas aplicações foram construídas utilizando redes neurais! Essas técnicas ficaram um pouco fora de evidência há um tempo atrás, porém, com o surgimento de Deep Learning (aprendizagem profunda) as redes neurais voltaram muito forte para o cenário da Inteligência Artificial e hoje em dia são vistas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados!

Um dos maiores problemas que temos visto em alunos que iniciam o aprendizado sobre redes neurais é a falta de material de fácil compreensão em português. Isso ocorre porque a maioria dos materiais existentes na literatura são bastante técnicos e com muitas fórmulas matemáticas, o que acaba tornando a aprendizagem bastante difícil para quem pretende dar seus primeiros passos neste assunto. Pensando nisso, o objetivo principal deste curso é apresentar os conceitos teóricos/matemáticos de forma simples, de modo que se você não sabe nada sobre redes neurais vai conseguir entender todos os processos. São abordados conceitos sobre perceptron, funções de ativação, redes multicamada, gradient descent (descida do gradiente) e algoritmo backpropagation (retropropagação); que são os princípios básicos para o entendimento completo de uma rede neural. Também faremos as implementações passo a passo de todos esses conceitos em R, que é uma linguagem de programação bastante importante no cenário da estatística e da Inteligência Artificial. É também importante salientar que as implementações passo a passo serão feitas sem utilizar bibliotecas específicas de machine learning no R, pois a ideia principal é que você entenda como fazer os cálculos manualmente bem como sua implementação do zero! Além disso, como bônus você vai aprender a usar a biblioteca h2o para trabalhar com Deep Learning no R!

Em resumo, se você pretende iniciar seus estudos em Deep Learning esse curso trará para você todos os conceitos iniciais necessários! É também importante enfatizar que este curso é para iniciantes em redes neurais, portanto, as explicações são bem lentas e passo a passo para que você consiga aprender os conceitos da melhor maneira possível. E caso você já tenha conhecimento neste assunto, o curso pode ser bastante útil para revisar alguns conceitos importantes!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas que queiram iniciar os estudos em Deep Learning (aprendizagem profunda)
  • Pessoas que queiram aprender o funcionamento teórico e prático de redes neurais artificiais

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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José Luiz Pinho
Publicado 2 meses atrás
Redes Neurais em R

Curso bastante objetivo, excelente conteúdo.

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Publicado 8 meses atrás
por Willian Alencar de Souza

Que curso maravilhoso !!!

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Publicado 8 meses atrás
por Bellizcompany

curso bem detalhado, não deixa duvidas, muito bom

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Publicado 9 meses atrás
por Renato Seiji Eishima

O professor Jones explica o básico, o "be - a - bá" da parte de rede neural pra quem nunca viu o assunto na vida, de forma bem simples e bem explicada. Pra quem quer começar a aprender vale muito a pena!

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Publicado 10 meses atrás
por Robson da Costa Carneiro

Em poucos minutos explica detalhadamente o que é necessário sobre as Redes Neurais Artificiais. Tive um ótimo aprendizado.

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Publicado 11 meses atrás
por Mateus Rocha Pereira

Curso muito bom e didático, acredito que esteja faltando somente uma explicação mais clara de como implementar mais neuronios nas camadas ocultas, assim como criar mais camadas ocultas, para ficar completo, nos demais o curso entrega o que promete.

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Publicado 12 meses atrás
por Marcelo Martins Lafranchi

Por enquanto tudo bem!!!

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Publicado 12 meses atrás
por André Luiz Gonçalves

Sim, estou aprendendo muito e espero utilizar este conhecimento

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Publicado 1 ano atrás
por Pedro Hurtado de Mendoza Borges

Os meus sinceros Parabéns ao Professor Jones Granatyr pela bela exposição do curso. Excelente didática e forma cativante de apresentar e comentar os conteúdos do curso.

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Publicado 1 ano atrás
por Carlos Décio Esteves da Costa Cordeiro

Curso igual em quase tudo a outros do mesmo autor.

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