Curso Online de DeepLearning.AI no TensorFlow

Você verá como trabalhar com imagens, o que são convoluções, max pooling, image augmentation, dropout, Transfer Learning, NLP, tokenização, embeddings de palavras, RNNs, LSTMs e muito mais.

Conteúdo do curso

• 1 Capítulo 1
• Aula 1: O que é Deep Learning?
• Aula 2: TensorFlow e Colab
• Aula 3: Revisão de Python no Colab
• Aula 4: A “lógica” do Machine Learning
• Aula 5: Conversão de Celsius em Fahrenheit
• Aula 6: As camadas “densas”
• Aula 7: Redes neurais profundas
• Aula 8: Trabalhando com imagens
• Aula 9: Classificador de imagem
• Aula 10: O que são convoluções?
• Aula 11: Max Pooling
• Aula 12: Classificador de imagem com CNNs
• Aula 13: Imagens coloridas
• 2 Capítulo 2
• Aula 14: Gatos e cachorros
• Aula 15: Classificador de imagens coloridas
• Aula 16: Conjunto de validação
• Aula 17: Image Augmentation e Dropout
• Aula 18: Gatos e cachorros com melhorias
• Aula 19: O que é Transfer Learning?
• Aula 20: TensorFlow Hub
• Aula 21: Gatos e cachorros com TL
• Aula 22: O que é NLP?
• Aula 23: Tokenização e texto para sequências
• Aula 24: Preparação de textos
• Aula 25: Tokenização de datasets grandes
• Aula 26: Embeddings de palavras
• 3 Capítulo 3
• Aula 27: Modelo de análise de sentimentos
• Aula 28: Ajustando o modelo
• Aula 29: O que são subpalavras?
• Aula 30: Utilizando subpalavras
• Aula 31: O que são as RNNs?
• Aula 32: Introdução às LSTMs
• Aula 33: Construindo uma rede LSTM
• Aula 34: Geração de textos
• Aula 35: Modelo de geração de textos
• Aula 36: Otimizando o modelo
• Aula 37: Gravação e carregamento de modelos
• Aula 38: Gravando modelos
• Aula 39: Carregando modelos