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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

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Avaliações e Comentários

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Publicado 7 meses atrás
por Aline Sividini dos Santos Cruz

Ótima didática, parabéns! Conteúdo muito bem explicado e detalhado.

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Publicado 7 meses atrás
por Fabio Soares Pires

Estou muito satisfeito com este curso. Realmente está sendo muito didático e demonstrando todos os passos.

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Publicado 10 meses atrás
por Eduardo Rosada

Excelente para quem está começando. Ótima didática do passo a passo da lógica de ML

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Publicado 1 ano atrás
por Denis Pedreira

Nice intro. The h2o classes are worth expanding.

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Publicado 2 anos atrás
por John Marshal

Bom!

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Publicado 2 anos atrás
por Alexsandor Ribeiro da silva

muito bom curso!!

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Publicado 2 anos atrás
por Othon Luiz Teixeira de Oliveira

Até agora sim!! Já conhecia o Jonas há um tempo, de outros cursos. Ele e sua equpe são bastante competentes.

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Publicado 2 anos atrás
por Alexandre Silva de Oliveira

Bom, conteúdo adequado - sugiro colocar comentários ao lado de cada comando do Script para saber o que cada um faz, não somente verbalizar no vídeo.

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Publicado 2 anos atrás
por Nelson de Oliveira Doki

Uma experiência muito boa. O professor tem uma excelente didática. O curso proveu-me uma série muito útil de informações, tanto sobre como utilizar a linguagem R, para aplicar em Redes Neurais Artificiais, como em outras áreas de ML.

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Publicado 2 anos atrás
por Felipe Martins Martins Yoshimoto

Estou muito surpreso pela didática pois estou compreendendo os passos com pequeno esforço. Estava com dificuldades nessa matéria na faculdade(EAD) e ajudou muito. Parabéns!!!

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