Deep learning com R

A definir

Curso de 6 horas

A definir

R$490,00

Ainda não estamos com turmas abertas para esse curso. Deixe seu e-mail para avisarmos assim que a turma abrir.

Conheça o curso

Neste curso vamos discutir:

  • o que são redes neurais profundas e como elas funcionam;
  • quais são os softwares utilizados para treinar esses modelos e como eles se relacionam;
  • como treinar modelos de deep learning para alguns problemas de predição.

O objetivo deste curso é se familiarizar com as principais técnicas utilizadas em Deep Learning e conhecer o suficiente para poder se aprofundar no assunto posteriormente.

No final do curso, o aluno poderá aplicar seus conhecimentos em problemas simples de classificação de textos, imagens e outros problemas de objetivo preditivo..

Ao decorrer do curso, abordaremos os seguintes tópicos:

O que é Deep Learning?

  • Como os modelos de Deep Learnig funcionam;
  • Quais são os softwares utilizados.

Redes Neurais Convolucionais (CNN)

  • Exemplo de aplicação em imagens

Embeddings

  • Exemplo de aplicação em textos

Redes Neurais Recorrentes (RNN)

  • Exemplo de aplicação em textos


Para quem é este curso?

Este curso é destinado a estudantes e profissionais que já trabalham com estatística e desejam colocar o Deep Learning em sua caixa de ferramentas de trabalho.

O que eu preciso saber?

Alguns pré-requisitos são necessários para o completo entendimento das aulas. Também recomendamos alguns tópicos para uma melhor experiência do curso.

Necessário

Estatística:

  • medidas de posição, como média e mediana;
  • medidas de dispersão, como variância e desvio padrão;
  • interpretação de proporções, como taxas de acerto e erro;
  • intuição de modelos de regressão: o que são e como interpretá-los.

Programação:

  • saber ajustar um modelo de regressão no R
  • noções básicas de lógica de programação, como operações lógicas e controladores de fluxo (if, else);
  • conhecimento básico de programação em R:
    • sintaxe e vocabulário básico;
    • criação de objetos e funções;
    • criação e manipulação de vetores;
    • criação e manipulação de data frames.

Recomendado

Programação:

  • utilização do operador pipe (%>%);
  • manipulação de dados com os pacotes dplyr e tidyr;
  • visualização de dados com o pacote ggplot2.


O que eu preciso levar?

Durante as aulas, você vai precisar de:

  • um notebook com acesso a internet;
  • últimas versões do R e do RStudio instaladas;
  • permissão para instalar novos programas.

Também recomendamos levar a fonte do notebook e um adaptador de tomada (as salas podem possuir apenas padrões antigos).

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