Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow
Carga horária: 80 horas
Prazo de utilização: 12 meses
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.
Seja qual for o seu objetivo — Crescer na carreira, Mudar de área ou ampliar seus conhecimentos — Essa é a chance ideal para você.
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Este curso faz parte de um Pack com 87 Cursos: Animação e Design Gráfico, Modelagem 3D e Games, Programação e Desenvolvimento Web.
- 1: O que é Deep Learning?
- 2: TensorFlow e Colab
- 3: Revisão de Python no Colab
- 4: A “lógica” do Machine Learning
- 5: Conversão de Celsius em Fahrenheit
- 6: As camadas “densas”
- 7: Redes neurais profundas
- 8: Trabalhando com imagens
- 9: Classificador de imagem
- 10: O que são convoluções?
- 11: Max Pooling
- 12: Classificador de imagem com CNNs
- 13: Imagens coloridas
- 14: Gatos e cachorros
- 15: Classificador de imagens coloridas
- 16: Conjunto de validação
- 17: Image Augmentation e Dropout
- 18: Gatos e cachorros com melhorias
- 19: O que é Transfer Learning?
- 20: TensorFlow Hub
- 21: Gatos e cachorros com TL
- 22: O que é NLP?
- 23: Tokenização e texto para sequências
- 24: Preparação de textos
- 25: Tokenização de datasets grandes
- 26: Embeddings de palavras
- 27: Modelo de análise de sentimentos
- 28: Ajustando o modelo
- 29: O que são subpalavras?
- 30: Utilizando subpalavras
- 31: O que são as RNNs?
- 32: Introdução às LSTMs
- 33: Construindo uma rede LSTM
- 34: Geração de textos
- 35: Modelo de geração de textos
- 36: Otimizando o modelo
- 37: Gravação e carregamento de modelos
- 38: Gravando modelos
- 39: Carregando modelos
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