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Deep learning com Pytorch

O Pytorch é um dos frameworks mais utilizados em deep learning. A formação de Pytorch foi pensada para as pessoas que já têm um conhecimento em data science e machine learning e querem mergulhar no assunto de deep learning. Você vai aprender do zero como construir e treinar uma rede neural profunda. Por fim, você vai poder se aprofundar em conceitos sobre a aplicação do aprendizado de máquina em imagens e na resolução de problemas com texto.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

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Com quem você vai aprender?

  • 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!

  • 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!

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

Passo a passo
  1. 1 Construindo e treinando uma rede neural

    O Pytorch é um framework muito conhecido. Porém, ao pesquisar sobre deep learning você vai ler sobre outros nomes como TensorFlow e Keras. Por isso, começamos a jornada apresentando os principais frameworks de deep learning.

    Avançando para os cursos, você vai iniciar com a construção de um perceptron de múltiplas camadas. Essa é a arquitetura mais básica de uma rede neural. Ela vai possibilitar que você resolva diversos problemas de regressão e classificação.

    Porém, não basta construir a arquitetura da rede. Precisamos também ensinar a rede através de exemplos. Assim, finalizamos essa primeira etapa com os detalhes do treino de uma rede neural e uma visão geral de todo o processo.

    • Artigo Principais frameworks de deep learning em 2021

    • Curso Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch

      06h
      • Entenda os elementos que compõem uma Rede Neural tradicional
      • Experimente o framework PyTorch para Deep Learning
      • Implemente operações com a estrutura de dados Tensor
      • Aprenda o funcionamento e as limitações de um Perceptron
      • Implemente uma arquitetura de Rede Neural com múltiplas camadas de Perceptron
    • Artigo Primeiros passos com Pytorch

    • Curso Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch

      08h
      • Experimente o framework PyTorch para Deep Learning
      • Implemente o fluxo de treinamento e validação de uma Rede Neural
      • Entenda o papel dos hiperparâmetros no treinamente de uma Rede Neural
      • Aprenda a carregar datasets customizados com PyTorch
      • Aprenda a carregar datasets do pacote Torchvision
      • Conheça os otimizadores mais usados no treinamento de Redes Neurais
  2. 2 Imagens no contexto de deep learning

    A utilização de camadas convolucionais representa um enorme avanço em problemas relacionados a imagens. As redes neurais convolucionais permitem a classificação de imagens com grande precisão sem a necessidade de selecionar previamente detalhes importantes das imagens. Antes da utilização de redes neurais convolucionais, para se obter bons resultados em classificações de imagens de domínio específico, como medicina, era necessário um profundo conhecimento na área, hoje com um bom volume de dados conseguimos bons resultados, sem domínio completo da área de atuação.

    Depois de aprender sobre imagens, que tal começar a pensar em como entregar esses resultados para os usuários. Afinal, o grande impacto dessas soluções está no poder de ajudar outras pessoas.

  3. 3 Dados sequenciais em deep learning

    Texto e séries temporais podem ser vistos como informações sequenciais. Esse tipo de dado é extremamente desafiador para os perceptrons de múltiplas camadas. Por isso, para finalizar o seu mergulho nesta formação você vai aprender sobre arquiteturas poderosas para a solução de problemas com texto, voz, séries temporais e muito mais.

    • Curso Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch

      10h
      • 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
    • Podcast Redes Neurais - Hipsters #165 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Melhor professora que já vi aqui na Alura! Se aprofundou no conteúdo e tem uma didática excelente.

Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch

Lhayana Vieira de Macedo

Excelente curso. Seria interessante ter mais cursos explorando outras redes neurais com níveis mais avançados.

Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch

Bruno Mayerle Leite

Boa. Haja neurônio para acompanhar tanta informação mas, a instrutora conduz a matéria de forma brilhante e bem didática. Além disso, os projetos e exemplos, a clareza na passagem do conteúdo e a sua profundidade foram bastante esclarecedores. O curso foi muito bem elaborado e a biblioteca do Pytorch é bem palatável. Parabéns!

Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch

Luiz Peralta

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