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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/redes-neurais-artificiais-em-python/
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课程名称：Python中的人工神经网络 概述：人工神经网络被视为当今最有效的机器学习技术，大公司如谷歌、IBM和微软在多种应用中都应用了这些技术。您可能听说过自动驾驶汽车，或者一些能够生成新音乐、诗歌、图像甚至完整电影剧本的应用，而大多数这些应用都是基于神经网络构建的。尽管这些技术曾一度被淡化，但随着深度学习的兴起，神经网络再次强势回归人工智能领域，如今被认为是数据模式发现的最先进技术。 本课程的主要目标是以简单易懂的方式介绍神经网络的理论和数学概念，特别是针对那些对神经网络毫无基础的人。课程将涵盖感知器、激活函数、多层网络、梯度下降法及反向传播算法等基本概念，帮助学员全面理解神经网络的运作。我们将逐步在Python中实现这些概念，而不依赖于特定的机器学习库，以便学员能够手动进行计算并了解从零开始的实现过程。此外，课程最后还将有一节额外课程，展示如何使用scikit-learn库编程实现神经网络。 总之，如果您打算开始深度学习的学习，这门课程将为您提供所有必要的入门概念。课程内容适合神经网络初学者，讲解过程缓慢而详细，以确保您能够充分理解各个概念。同时，对于已有一定基础的学员而言，本课程也将帮助您复习一些重要的概念。 准备好在您的职业生涯中迈出重要一步吗？期待在课程中见到您！
As redes neurais artificiais são consideradas as técnicas de Machine Learning (aprendizagem de máquina) mais eficientes da atualidade, sendo que grandes empresas como Google, IBM e Microsoft tem utilizado essas técnicas em vários tipos de aplicações. Você provavelmente já deve ter visto algo sobre os carros autônomos que dirigem sozinhos, ou então sobre aplicações que conseguem gerar novas músicas, poemas, imagens e até mesmo roteiros completos de filmes! E o interessante é que a maior parte dessas aplicações foram construídas utilizando redes neurais! Essas técnicas ficaram um pouco fora de evidência há um tempo atrás, porém, com o surgimento de Deep Learning (aprendizagem profunda) as redes neurais voltaram muito forte para o cenário da Inteligência Artificial e hoje em dia são vistas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados!Um dos maiores problemas que tenho visto em alunos que iniciam o aprendizado sobre redes neurais é a falta de material de fácil compreensão em português. Isso ocorre porque a maioria dos materiais existentes na literatura são bastante técnicos e com muitas fórmulas matemáticas, o que acaba tornando a aprendizagem bastante difícil para quem pretende dar seus primeiros passos neste assunto. Pensando nisso, o objetivo principal deste curso é apresentar os conceitos teóricos/matemáticos de forma simples, de modo que se você não sabe nada sobre redes neurais vai conseguir entender todos os processos. São abordados conceitos sobre perceptron, funções de ativação, redes multicamada, gradient descent (descida do gradiente) e algoritmo backpropagation (retropropagação); que são os princípios básicos para o entendimento completo de uma rede neural. Também faremos as implementações passo a passo de todos esses conceitos em Python, que é uma das linguagens de programação que mais destaca-se na programação de sistemas com Inteligência Artificial. É também importante salientar que as implementações passo a passo serão feitas sem utilizar bibliotecas específicas de machine learning no Python, pois a ideia principal é que você entenda como fazer os cálculos manualmente bem como sua implementação do zero! Além disso, no final tem uma aula de bônus que mostra como programar uma rede neural utilizando a biblioteca scikit-learn!Em resumo, se você pretende iniciar seus estudos em Deep Learning esse curso trará para você todos os conceitos iniciais necessários! É também importante enfatizar que este curso é para iniciantes em redes neurais, portanto, as explicações são bem lentas e passo a passo para que você consiga aprender os conceitos da melhor maneira possível. E caso você já tenha conhecimento neste assunto, o curso pode ser bastante útil para revisar alguns conceitos importantes!Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!:)
