redes neurais
Trajetória
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Provedor: Alura
Análise aprofundada na mecânica matemática do treinamento. Explorou a lógica por trás da retropropagação, descida de gradiente e otimização de funções de perda para ajustar pesos internos e garantir convergência do modelo.
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Provedor: Alura
Implementação prática de redes neurais usando a API de alto nível Keras. Focado em preparação de dados, construção de modelos Sequential, e execução de ciclos de treinamento para tarefas de aprendizado supervisionado.
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Provedor: Alura
Implementação fundamental de redes neurais. Cobriu pré-processamento de dados para aprendizado profundo, construção de modelos sequenciais e compreensão de funções de ativação em contexto de aprendizado supervisionado.
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Provedor: Alura
Treinamento abrangente cobrindo o ciclo de vida completo de modelos de aprendizado profundo. Focado em operações com tensores, construção de arquiteturas neurais customizadas e implementação de ciclos de treinamento usando PyTorch para problemas não-lineares complexos.
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Provedor: Alura
Este certificado focou na implementação de baixo nível de arquiteturas neurais usando Tensors e grafos computacionais, onde aproveitei o módulo torch.nn para construir Perceptrons Multicamadas e definir estratégias customizadas de inicialização de pesos para desafios de classificação não-linear.