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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/formacao-deep-learning-pytorch-python/
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课程名称：从零开始的深度学习：使用PyTorch和Python 课程概述：深度学习领域涉及人工神经网络在解决复杂问题中的应用，这些问题通常需要高级计算技术。深度学习技术已在多个实际应用中展现出其价值，例如自动驾驶、药物发现、疾病的提前诊断与治疗、自动生成新闻、面部识别、产品推荐、股票价格预测，以及电影剧本的自动创作。当前，深度学习被视为人工智能领域中最重要的工作领域之一，在美国和欧洲多个国家的就业市场正在迅速增长，预计在巴西这种专业人才的需求也会增加。掌握深度学习知识将很快成为信息技术专业人员的基本要求。 本课程提供了深度学习的理论和实践视角，重点使用Python和PyTorch库。课程内容从基本的神经网络概念开始，逐步深入到更现代、先进的技术。在课程结束时，您将拥有解决复杂问题所需的所有工具和技能。课程分为七个部分：人工神经网络、卷积神经网络、自编码器、生成对抗网络（GANs）、递归神经网络、迁移学习和风格迁移。您将学习每个主题的基本理论，并通过真实场景中的实际步骤实现实践项目。 项目示例包括： - 基于肿瘤数据判断癌症是良性还是恶性 - 植物类型分类 - 基于汽车特征预测二手车价格 - 预测视频游戏的销售量 - 手写数字图像分类 - 猫狗图像分类 - 辛普森中的霍默与巴特图像分类 - 对象分类（飞机、汽车、鸟类等） - 利用时序数据预测Petrobrás股票价格 - 预测中国特定时间段的污染情况 - 图像降维 - 使用GANs自动生成图像 - 自定义对象分类 - 将图像风格结合：例如将Tarlisa de Amaral的画作与Mister Bean的照片结合 每个实践部分后都有编程项目，以巩固您对实现内容的理解，所有项目均提供解决方案以便于您跟踪自己的进步。该课程适合所有级别的学员， 如果您是第一次接触深度学习，课程还提供了有关机器学习和神经网络的基础课程附录。 准备好在您的职业生涯中迈出重要的一步了吗？期待您的参与！
A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando a biblioteca PyTorch o Python! Este curso apresenta desde os conceitos mais básicos sobre as redes neurais até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Para isso, o conteúdo está dividido em sete partes: redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, autoencoders, redes adversariais generativas (GANs), redes neurais recorrentes, transferência de aprendizagem (transfer learning) e transferência de estilos (style transfer). Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo aplicado em cenários reais. Veja abaixo alguns dos projetos que serão desenvolvidos:Classificação se um câncer é maligno ou benigno baseado nos dados do tumorClassificação de tipos de plantasPrevisão do preço de veículos usados baseado nas características do carroPrevisão de quanto um jogo de vídeo game venderáClassificação de imagens de dígitos escritos a mãoClassificação de imagens de gatos e cachorrosClassificação das imagens do Homer e Bart, do desenho dos SimpsonsClassificação de objetos, como por exemplo: aviões, automóveis, pássaros, gatos, veados, cachorros, sapos, cavalos, barcos e caminhõesConstrução de série temporal para previsão dos preços das ações da PetrobrásPrevisão da poluição na China em determinadas horas do diaCompactação (redução de dimensionalidade) de imagensCriação automática de imagens com GANsClassificação de objetos personalizadosCombinação de estilos de imagens: um quadro da Tarlisa de Amaral com uma foto do Mister Bean!Ao final de cada seção prática, você encontra projetos de programação para fortalecer o conteúdo sobre as implementações, todos com as soluções para você comparar com o seu progresso! Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e redes neurais!Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!:)
