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Diploma em Neural Networks em Python-Deep Learning for Beginners

Este curso online gratuito ensina você a construir redes neurais artificiais e modelos de aprendizagem profunda usando a linguagem Python.

Publisher: Start-Tech Academy
Será que o mundo das redes neurais artificiais te intrigam? Este curso online gratuito é o seu primeiro passo para a compreensão de Redes Neurais Artificiais e Aprendizagem Profunda. Os vídeos irão guiá-lo através deste processo, ajudando-o a construir modelos de rede neural usando Python. Em seguida, você usará esses modelos para fazer previsões quase precisas, bem como aprender Python do zero e usar as bibliotecas e frames de dados em Python para manipular dados.
Diploma em Neural Networks em Python-Deep Learning for Beginners
  • Duração

    6-10 Horas
  • Students

    664
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Se você é um entusiasta do aprendizado profundo, aqui está a sua oportunidade de se tornar hábil em Redes Neurais Artificiais (ANN) dentro de um curto período. Sem precisar de conhecimento matemático ou de programação avançada, este tutorial de aprendizado de máquina python ensinará tudo o que você precisa saber para construir modelos de aprendizagem profunda preditiva usando Python e suas bibliotecas-Keras e Tensorflow. Você terá a oportunidade de praticar à medida que aprenda seguindo instruções simples-passo-passo fornecidas através das palestras de vídeo. Os passos são demonstrados a você e são apoiados explicando as teorias e o raciocínio por trás de cada um. Você iniciará o curso entendendo as aplicações de modelos de rede neurais e aprendizagem profunda e suas vantagens e, em seguida, será introduzido a diferentes conceitos como perceptrons, arquitetura de rede e descente gradiente.

A próxima parte do curso requer que você tenha algumas habilidades básicas do Python. Isso irá permitir que você veja como o algoritmo de descida gradiente é usado para encontrar a minima de uma função e isso é usado para otimizar o modelo de rede. Você receberá um curso de travamento em Python, pelo qual você será familiarizado com o ambiente Jupyter para programação Python e bibliotecas como Numpy, Pandas e Seaborn. Você pode pular esta parte se você já é habilitado em Python. Neste ponto, você estará pronto para começar a criar um modelo simples ANN e começará usando a API Sequencial para resolver um problema de classificação e então seguir em frente para resolver um problema de regressão-isto inclui aprender como criar arquiteturas ANN complexas usando a API funcional. Finalmente neste curso de Python, você aprenderá como salvar e restaurar modelos. Se você deseja mergulhar mais fundo no processo de análise de dados e pré-processamento para modelos ANN, acompanho a próxima seção desta introdução ao aprendizado de máquina com Python, que discute a teoria básica de uma árvore de decisão e as técnicas de imputação de valor ausente, transformação variável e Tris-Train split. A técnica clássica de aprendizado de máquina de regressão linear seguirá. Você também aprenderá a quantificar a exatidão de um modelo, interpretar os resultados da análise preditiva e encontrar a solução para um problema de negócio.

Este curso é para aqueles que gostariam de seguir uma carreira em ciência de dados ou usar a ciência de redes neurais para resolver problemas complexos de negócios ou para qualquer um querer aprender machine learning com Python. Devido ao avanço na mineração de dados e ao poder de computação nos últimos anos, as máquinas de negócios adquiriram capacidades aprimoradas de aprendizagem profunda. Todos aqueles que podem aproveitar essas capacidades têm um imenso poder em suas mãos. Não é de admirar, portanto, que eles sejam muito mais duros no mundo profissional de hoje. Ao se inscrever neste curso, você vai saltar em uma direção que tem inúmeras oportunidades de carreira em muitos dados e campos de negócios analíticos.

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