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  3. Introdução à aprendizagem profunda em Python
  • 1

    Noções básicas de aprendizagem profunda e redes neurais

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    Neste capítulo, você se familiarizará com os conceitos e a terminologia fundamentais usados na aprendizagem profunda e entenderá por que as técnicas de aprendizagem profunda são tão poderosas atualmente. Você criará redes neurais simples e gerará previsões com elas.

  • 2

    Otimização de uma rede neural com propagação para trás

    Saiba como otimizar as previsões geradas por suas redes neurais. Você usará um método chamado backward propagation, que é uma das técnicas mais importantes da aprendizagem profunda. Entender como ele funciona dará a você uma base sólida para a segunda metade do curso.

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    Criando modelos de aprendizagem profunda com o keras

    Neste capítulo, você usará a biblioteca Keras para criar modelos de aprendizagem profunda para regressão e classificação. Você aprenderá sobre o fluxo de trabalho Specify-Compile-Fit que pode ser usado para fazer previsões e, ao final do capítulo, terá todas as ferramentas necessárias para criar redes neurais profundas.

  • 4

    Ajuste fino dos modelos keras

    Saiba como otimizar seus modelos de aprendizagem profunda no Keras. Comece aprendendo a validar seus modelos, depois entenda o conceito de capacidade do modelo e, por fim, faça experiências com redes mais amplas e profundas.

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