Formacao Engenheiro de Machine Learning O Curso Completo
What you’ll learn
Aprenda os fundamentos de Artificial Neural Networks
Domine Visão Computacional com Convolutional Neural Networks
Preveja Séries Temporais com Recurrent Neural Networks
Aprenda Detecção de Características com Self-Organizing Maps
Conheça como Criar Sistemas de Recomendação com Boltzmann Machines
Domine mais técnicas de recomendação com AutoEncoders
Simule uma competição do Kaggle!
Requirements
Conhecimentos em Lógica de Programação
Description
Bem vindo ao mais completo e acessível curso para você se especializar em Machine Learning e Deep Learning com Python!Inteligência Artificial é uma área em crescimento exponencial. Mas quanto mais a Inteligência Artificial avança, mais complexos são os problemas a serem resolvidos. E Deep Learning é área mais poderosa da Inteligência Artificial, e por isso ela é sem dúvida a mais importante disciplina neste campo de pesquisa. Neste curso você terá acesso a:Estrutura Robusta e OrganizadaTutorais intuitivosProjetos práticos FantásticosSuporte pelo instrutorO que vamos usar? As ferramentas mais importantes do mundo da Inteligência Artificial, entre elas:TensorFlow: O TensorFlow é uma plataforma completa de código aberto para machine learning.PyTorch: é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto baseada na biblioteca Torch, usada para aplicativos como visão computacional e processamento de linguagem naturalTheano: Theano é uma biblioteca Python e um compilador de otimização para manipular e avaliar expressões matemáticas, especialmente aquelas com valor de matriz.Keras: O Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. Ele é capaz de rodar em cima de TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, ou PlaidML.Scikit-learn: A scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para a linguagem de programação PythonO que você vai aprender? Neste super curso, você vai entrar a fundo na área mais importante da Inteligência Artificial, com aulas teóricas e práticas onde você vai estudar:Fundamentos de Redes Neurais ArtificiaisPrevisão com Regressão e ClassificaçãoVisão Computacional com Convolutional Neural NetworksAnalise de Séries Temporais com Recurrent Neural NetworksDetecção de Características com Self-Organizing MapsSistemas de Recomendação com Deep Boltzmann MachinesSistemas de Recomendação com AutoEncodersBônus: Simulando uma competição do Kaggle!Quais problemas práticos você vai implementar?Rotatividade de ClientesReconhecimento de ImagensPrevisão de Preços de AçõesDetecção de FraudeSistemas de RecomendaçãoO curso ainda inclui:Slides para downloadCódigos fonte em Python (inclui notebooks para Jupyter)Dados de exemplo para baixar
Overview
Section 1: Introdução
Lecture 1 Apresentação
Lecture 2 O que você vai estudar?
Lecture 3 O que é Aprendizado Profundo?
Lecture 4 Material para Download
Lecture 5 Escolhendo o Ambiente para Fazer o Curso
Lecture 6 Comandos da Próxima Aula
Lecture 7 Configuração do Ambiente para usar Anaconda com Spyder ou Jupyter
Section 2: Fundamentos de Machine Learning (Opcional)
Lecture 8 Introdução
Lecture 9 Introdução (Continuação)
Lecture 10 Classificação
Lecture 11 Regressão
Lecture 12 Agrupamentos
Lecture 13 Sistemas de Recomendação
Lecture 14 Regressão Linear
Lecture 15 Regressão Logística
Lecture 16 Categorical Encoding
Lecture 17 Feature Scalling
Section 3: Pré-Processamento de Dados
Lecture 18 Passo 1
Lecture 19 Passo 2
Lecture 20 Passo 3
Lecture 21 Passo 4
Lecture 22 Passo 5
Section 4: Um Modelo de Classificação
Lecture 23 Passo 1
Lecture 24 Passo 2
Lecture 25 Passo 3
Section 5: Redes Neurais Artificiais
Lecture 26 Plano de Ataque
Lecture 27 Links e Referências desta Seção
Lecture 28 O Neurônio
Lecture 29 Função de Ativação
Lecture 30 Como Funciona uma Rede Neural Artificial
Lecture 31 Como as Redes Neurais Aprendem?
Lecture 32 Gradient Descent
Lecture 33 Stochastic Gradient Descent
Lecture 34 Backpropagation
Section 6: Construíndo Redes Neurais Artificias
Lecture 35 Passo 1
Lecture 36 Passo 2
Lecture 37 Passo 3
Lecture 38 Passo 4
Section 7: Redes Neurais Convolucionais
Lecture 39 Plano de Ataque
Lecture 40 Links e Referências desta Seção
Lecture 41 Convolutional Neural Networks
Lecture 42 Convolutions
Lecture 43 Relu
Lecture 44 Max Pooling
Lecture 45 Flattening
Lecture 46 Full Connection
Lecture 47 Sumário
Section 8: Construindo Redes Neurais Convolucionais
Lecture 48 Passo 1
Lecture 49 Passo 2
Lecture 50 Passo 3
Lecture 51 Passo 4
Lecture 52 Passo 5
Lecture 53 Passo 6
Lecture 54 Passo 7
Lecture 55 Passo 8
Lecture 56 Passo 9
Section 9: Redes Neurais Recorrentes
Lecture 57 Plano de Ataque
Lecture 58 Links e Referências desta Seção
Lecture 59 Recurrent Neural Network
Lecture 60 Vanishiing Gradient
Lecture 61 Long Short-Term Memory
Lecture 62 LSTM: Intuição Prática
Lecture 63 Variações de LSTM
Section 10: Construindo Redes Neurais Recorrentes
Lecture 64 Passo 1
Lecture 65 Passo 2
Lecture 66 Passo 3
Lecture 67 Passo 4
Lecture 68 Passo 5
Lecture 69 Passo 6
Lecture 70 Passo 7
Section 11: Self Organizing Maps
Lecture 71 Plano de Ataque
Lecture 72 Links e Referências desta Seção
Lecture 73 Como SOM funcionam
Lecture 74 Revisando Kmeans
Lecture 75 Como SOMs Aprendem
Lecture 76 Como SOMs Aprendem Parte II
Lecture 77 Interpretando um SOM Avançado
Lecture 78 Kmeans: Armadilha da Inicialização aleatória
Lecture 79 Kmeans: Escolhendo numero certo de grupos
Section 12: Construindo Self Organizing Maps
Lecture 80 Passo 1
Lecture 81 Passo 2
Lecture 82 Passo 3
Lecture 83 Passo 4
Section 13: Boltzmann Machines
Lecture 84 Plano de Ataque
Lecture 85 Links e Referências desta Seção
Lecture 86 Boltzmann Machines
Lecture 87 Modelos Baseados em Energia
Lecture 88 Restricted Boltzmann Machines
Lecture 89 Constrastive Divergence
Lecture 90 Deep Belief Networks
Lecture 91 Deep BM
Section 14: Construindo Boltzmann Machines
Lecture 92 Passo 1
Lecture 93 Passo 2
Lecture 94 Passo 3
Lecture 95 Passo 4
Lecture 96 Passo 5
Lecture 97 Passo 6
Lecture 98 Passo 7
Section 15: Autoencoders
Lecture 99 Plano de Ataque
Lecture 100 Links e Referências desta Seção
Lecture 101 Autoencoders
Lecture 102 Nota sobre Bias
Lecture 103 Treinando um Autoencoder
Lecture 104 Excesso de Camadas Ocultas
Lecture 105 Autoencoders Esparsos
Lecture 106 Denoising
Lecture 107 Contractive Autoencoders
Lecture 108 Stacked Autoencoders
Lecture 109 Deep Autoencoders
Section 16: Construindo Autoencoders
Lecture 110 Passo 1
Lecture 111 Passo 2
Lecture 112 Passo 3
Lecture 113 Passo4
Lecture 114 Passo 5
Section 17: Fundamentos de Python (Opcional)
Lecture 115 Introdução
Lecture 116 O Ambiente
Lecture 117 Variáveis e Objetos
Lecture 118 Variáveis e Objetos Parte II
Lecture 119 Estrutura de Decisão
Lecture 120 Estruturas de Decisão Parte II
Lecture 121 Estrutura de Repetição
Lecture 122 Estrutura de Repetição Parte II
Lecture 123 Listas
Lecture 124 Listas Parte II
Lecture 125 Módulos e Pacotes
Lecture 126 Módulos e Pacotes Parte II
Lecture 127 Funções
Lecture 128 Funções Parte II
Lecture 129 Funções Padrão
Lecture 130 Funções Padrão Parte II
Lecture 131 Funções Padrão Parte III
Section 18: Bônus: Simulando competição do Kaggle
Lecture 132 Simulando competição do Kaggle
Section 19: Aula Bônus
Lecture 133 Para Saber Mais e Carreira na Área de Dados
Interessados em Aprender sobre Deep Learning e Machine Learning
Course Information:
Udemy | Português | 16h 47m | 5.43 GB
Created by: Fernando Amaral
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