Seu Estado
Não Matriculado
Preço
Assinantes

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 o Python e a biblioteca numpy
  • 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 Python 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 tenho 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 Python, que é uma das linguagens de programação que mais destaca-se na programação de sistemas com Inteligência Artificial. É também importante salientar que as implementações passo a passo serão feitas sem utilizar bibliotecas específicas de machine learning no Python, pois a ideia principal é que você entenda como fazer os cálculos manualmente bem como sua implementação do zero! Além disso, no final tem uma aula de bônus que mostra como programar uma rede neural utilizando a biblioteca scikit-learn!

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

Expandir
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/1 Passos

Avaliações e Comentários

4.9
Avaliação média
716 Avaliações
5
615
4
92
3
9
2
0
1
0
Qual foi a sua experiência com esse curso? Conte para nós!
Samuel Mendes
Publicado 1 semana atrás
Muito bom!

Achei o curso excelente e bem explicativo!

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 4 semanas atrás
por Brahman Osawa Barros

Importante!!!

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 mês atrás
por Wagner Fernando Costa

muito basico o conteudo poderia se aprofundar um pouco mais

×
Preview Image
IGOR CENZI DOS SANTOS ALVES
Publicado 2 meses atrás
Muito bom!

Achei a didática sensacional, minha única observação é nas aulas do pybrain que a biblioteca falhou completamente aqui mas gostei de acompanhar o instrutor fazendo

×
Preview Image
Publicado 2 meses atrás

Infelizmente a biblioteca Pybrain foi descontinuada e mantemos as aulas por fins didáticos, que acaba sendo fácil fixar melhor a teoria visualizando os exemplos 🙂

MARCIO SILVA
Publicado 2 meses atrás
Ótimo curso

Ótima explicação

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Rogerio Barbosa

Curso muito didático.

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Caroline Gonçalves de Felipe

Curso muito bom, explica os parâmetros de forma elementar e ajuda no entendimento matemático da coisa, além de explicar a lógica de comunicação dos neurônios bem passo a passo.

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Jose Teotonio da Silva Neto

Tanto explicação quanto exemplificação são fantásticos

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Pedro Henrique Assis Kourly

Muito didático

×
Preview Image
Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 3 meses atrás
por Lucas Dias Noronha

Excelente didatica na explicação prática de como funcionam uma rede neural. Recomendo o curso, do Prof. Jonas.

×
Preview Image
Mostrar mais avaliações
Qual foi a sua experiência com esse curso? Conte para nós!