Curso 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. Geralmente quem gosta desse curso gostam também do Curso de Dreamweaver CS6: Introdução,, Introdução ao .NET, e Business Analytics,. Sobre a carga horária: O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.

Conteúdo do curso

• 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
• 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
• 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