Redes Neurais Artificiais com Python

Curso prático de redes neurais artificiais utilizando a biblioteca tensorflow do python

Ratings 4.79 / 5.00

What You Will Learn!

Conceitos básicos de python
Pré-processamento de dados com Python para aplicação de Redes Neurais Artificiais
Introdução sobre o Perceptron (neurônio artifical)
Implementação prática em Python de dois modelos de Perceptron (simples e Adaline)
Introdução sobre a rede neural artificial Perceptron Multicamadas
Implementação prática da Perceptron Multicamadas em base de dados do Kaggle utilizando a biblioteca Keras do Python
Conteúdos Bônus que serão incluídos com o tempo no curso

Description

A cada dia, mais e mais vemos a presença de sistemas capazes de identificar padrões, desde os mais simples aos mais complexos, com diversas aplicações como : mercado financeiro, classificação de clientes, classificação de colaboradores, classificação de documentos, identificação de imagens, entre outras infinitas possibilidades. Neste curso você será capaz de treinar um sistema inteligente (Rede Neural Artificial) para classificar padrões com base em características dos seus dados.

Seguem os temas abordados:

1- Conceitos básicos de python:

Serão apresentados alguns conceitos de programação em Python que serão utilizados durante os outros módulos práticos do curso.

2- Pré-processamento de dados com Python para aplicação de Redes Neurais Artificiais:

Serão apresentados conceitos práticos de pré-processamento sensorial dados para a aplicação de redes neurais artificiais.

3-Introdução sobre o Perceptron (neurônio artifical):

Serão apresentados conteúdos teóricos sobre o perceptron ou o neurônio artificial e seu devido funcionamento.

4- Implementação prática em Python de dois modelos de Perceptron (simples e Adaline):

Será feita a implementação prática de dois tipos de preceptron o perceptron simples e o perceptron Adaline utilizando os conceitos básicos aprendidos de Python.

5- Introdução sobre a rede neural artificial Perceptron Multicamadas:

Será realizada a apresentação teórica do funcionamento de uma rede neural artificial do tipo perceptron multicamada bem como o funcionamento de seu treinamento o backpropagation error, algumas demostrações matemáticas deste processo são apresentadas.

6- Implementação prática da Perceptron Multicamadas em base de dados do Kaggle utilizando a biblioteca Keras do Python:

será realizada a implementação prática de uma preceptron multicamada utilizando uma base de dados do Kaggle e a biblioteca keras do tensorflow no Python.

7-Conteúdos Bônus que serão incluídos com o tempo no curso

Novos conteúdos serão disponibilizados com o tempo estes serão conteúdos bônus que os alunos terão acesso bem como acesso vitalício ao conteúdo fixo.