Módulo 1: Introdução ao Aprendizado de Máquina Conceitos básicos de aprendizado de máquina Tipos de aprendizado de máquina O papel das redes neurais no aprendizado de máquina Módulo 2: Neurônios Artificiais e Perceptrons O modelo de neurônio artificial (Fundamentos biológicos, modelos de neurônio artificial: neurônio de McCulloch-Pitts e o Perceptron de Rosenblatt) Perceptrons: a unidade básica das redes neurais Funções de ativação e suas aplicações Módulo 3: Redes Neurais Artificiais (RNAs) Arquitetura de redes neurais artificiais Camadas ocultas e aprofundamento de redes Backpropagation: o algoritmo de treinamento Ajuste dos Pesos (gradient descent, delta, taxa de aprendizagem, momento) Módulo 4: Aplicações das Redes Neurais Reconhecimento de padrões Visão computacional Outros campos de aplicação Módulo 5: Bibliotecas e Ferramentas Introdução ao TensorFlow e PyTorch Configuração do ambiente de desenvolvimento Módulo 6: Construção de uma Rede Neural Definindo a arquitetura da rede Pré-processamento de dados Treinamento e avaliação do modelo Módulo 7: Dicas e Truques para o Treinamento de Redes Neurais Regularização e combate ao overfitting Ajuste de hiperparâmetros Transfer learning ...ler menos