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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/redes-neurais-artificiais-em-python-classificacaoregressao/
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课程名称：使用Python的人工神经网络 概述：本课程面向希望了解人工神经网络的初学者，因此不需要任何先前的知识（无论是数学还是Python），课程中会逐步讲解所需的内容。课程涵盖人工神经网络的基本概念，并通过Python中的Scikit Learn和Keras/TensorFlow库展示实际应用，测试各种参数，并在分类和回归问题中应用交叉验证和训练测试数据集。在实践部分，会使用米纳斯吉拉斯州的社会经济指标作为分类项目，该项目用于支持关于社会不平等的决策制定，同时也适用于希望在特定地区进行营销活动的企业研究。作为回归的实际例子，将使用关于胡克定律的简单物理实验结果的数据集，这些数据来自真实实验，具有原始和真实的特点。课程的独特之处在于，我们将处理实际项目以及真实的数据库，其中一个数据集包含超过500,000条记录（行）和29个变量（列）。课程将从数据获取开始，经过Power Query的初步过滤，再到在Python中处理和操作这些数据，最后应用人工神经网络于Python。这些研究是原创的、真实的，且来自我国，因此可以成为您的作品集的一部分，并为其他类似项目提供示例。
Este curso é destinado para iniciantes no estudo de Redes Neurais Artificiais, portanto não é necessário nenhum conhecimento prévio (nem Matemático e nem de Python), pois o que for necessário será explicado no decorrer do curso. Ele aborda os conceitos básicos de redes neurais artificiais e demonstra aplicações práticas com o Python, através das bibliotecas Scikit Learn e Keras/TensorFlow, testando os diversos parâmetros e aplicando para o treinamento do algoritmo a validação cruzada e a base de treinamento e teste em problemas de classificação e regressão.Na parte prática, como projeto de classificação, serão utilizados indicadores socioeconômicos do estado de Minas Gerais. Esse projeto serve como referência para tomadas de decisão sobre a desigualdade social e também para estudos de empresas que pretendem realizar campanhas de marketing numa certa região. Já como exemplo prático de Regressão, será utilizado uma base de dados referente aos resultados de um experimento Físico simples sobre a lei de Hooke. Estes dados foram obtidos num experimento real e, portanto, são originais e autênticos. O diferencial desse curso é que iremos trabalhar com projetos reais, com banco de dados reais, sendo um deles com mais de 500.000 registros (linhas) e 29 variáveis (colunas). E será apresentado desde o início, isto é, desde a obtenção dos dados, a primeira filtragem no Power Query, o tratamento e manipulação desses dados no Python e as aplicações das redes neurais artificiais também no Python. São estudos originais, autênticos, reais e de nosso país, portanto, poderá fazer parte de seu portfólio e servir de exemplo para outros projetos similares.
