Description
Objectives
1. Compreender os princípios de design das redes neuronais;
2. Compreender o conceito de função de ativação;
3. Compreender o algoritmo de retropropagação (backpropagation) para o treino de uma rede neuronal;
4. Ser capaz de construir uma rede neuronal para resolver tarefas de classificação;
5. Ser capaz de utilizar o Keras ou bibliotecas semelhantes para construir uma rede neuronal;
6. Compreender o operador de convolução e a ideia por detrás das redes neuronais convolucionais (CNNs);
7. Compreender os principais princípios das redes neuronais recorrentes (RNNs);
8. Compreender as LSTM e como podem ser aplicadas para mitigar o problema do desvanecimento do gradiente (vanishing gradient);
9. Compreender modelos generativos.
Participation Requirements
Espera-se que os estudantes possuam conhecimentos básicos de machine learning e conceitos matemáticos fundamentais.