Aprendizagem profunda aplicada com TensorFlow*

Semana 1

Durante este curso, você aprenderá os fundamentos do TensorFlow, bem como de que forma usá-lo para definir e executar um gráfico computacional.

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Semana 2

Revise os conceitos básicos de aprendizado da máquina começando com regressão linear, funções de perda e método do máximo declive (gradiente). Saiba como implementar um método do máximo declive (gradiente) básico em TensorFlow.

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Semana 3

Atualize seu conhecimento de normalização e regularização. Explore as redes neurais e como elas mapeiam para TensorFlow*. Começando com um único neurônio, aplique uma função de ativação, aprenda sobre camadas de neurônios e, finalmente, compreenda como isso se traduz em uma rede feed-forward.

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Semana 4

Saiba mais sobre o processamento de lotes e como usá-lo para ajudar a treinar sua rede. Descubra formas de usar o processamento em lotes completos, mini lotes ou o gradiente descendente estocástico. Saiba como implementar uma classificação multiclasse, use propagação reversa para atualizar os pesos na rede e identifique os tipos de funções de ativação a serem usadas. Veja como usar o dropout para suavizar sua solução e evitar que um único neurônio domine sua rede.

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Semana 5

Aprenda sobre kernels e como eles se aplicam a redes neurais convolutivas (CNN). Explore os diferentes parâmetros em uma CNN e como uma camada de pooling pode ajudar. Analise a topologia LeNet* e como ela abrange todas as diferentes camadas CNN discutidas em lições anteriores.

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Semana 6

Compreenda a topologia do AlexNet e como ela se compara à LeNet. Veja como usar um modelo básico para uma CNN. Saiba como salvar e carregar modelos no TensorFlow*. Conheça o momentum e certos otimizadores, como o AdaGrad (método do gradiente adaptativo), o RMSProp (propagação do valor quadrático médio) e o Adam que ajudam a regularizar uma rede neural.

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Semana 7

Adquira um conhecimento básico sobre transferência de aprendizado, tensores e operações. Veja como aplicá-los a um modelo pré-treinado existente e acelerar seu treinamento. Saiba mais sobre a normalização de arquivos de lote, por que é importante e como implementá-la no TensorFlow. Tenha uma visão sumária do Visual Geometry Group (VGG) e como ele se compara com outras redes.

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Semana 8

Saiba mais sobre o formato dos TFRecords e como você pode criar seu próprio TFRecord. Aprenda também sobre filas TensorFlow e como ele acelera a entrega de dados.

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