O que você aprenderá_
- Conheça os principais problemas que podem ser solucionados com Redes Recorrentes
- Entenda o fluxo de dados em uma RNN
- Conheça as vantagens do framework PyTorch para manipular sequências
- Implemente soluções com arquiteturas avançadas como a LSTM e a GRU.
- Aprenda os conceitos básicos de processamento de texto
- Conheça o pacote Torchtext com datasets, modelos pré-treinados e ferramentas para dados textuais
Público alvo_
Pessoas desenvolvedoras familiarizadas com os fundamentos de redes neurais que desejam aplicar soluções de aprendizado profundo a dados com dependências temporais.
Camila Laranjeira
Camila Laranjeira sempre foi uma apaixonada por tecnologia, por isso em 2014 fundou o canal Peixe Babel no YouTube, atualmente com 59 mil inscritos e mais de 1,8 milhão de visualizações, onde mostra que a tecnologia pode ser feita por todos e, principalmente, para todos. Atualmente é Mestre em Ciência da Computação pela UFMG, e segue rumo ao Doutorado!
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Conceitos Gerais
- Memória de Sequência
- Motivação
Célula Recorrente Básica
- Teoria
- Representação do Dado
- Descrevendo a Solução
- Implementando em PyTorch
Variações da RNN
- Variações na Arquitetura
- Vanishing Gradient
- Gates
- LSTM e GRU
Camada Recorrente
- Camada RNN
- RNN no PyTorch
- Variantes da RNN
Sequências de Tamanho Variável
- Descrição do Problema
- Representação do Dado
- BucketIterator
- Sequências empacotadas
- Classificando Sequências
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Formação
Deep Learning com Pytorch
10h
De curso
45
Atividades
Escola
Data Science
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