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Ementa da Disciplina

CódigoNTI-006
DisciplinaPrática de deep-learning
Objetivo 
Público_Alvo

Dirigido a técnicos, engenheiros e outro profissionais que atuam ou desejam atuar na área de inovação desenvolvendo novos negócios, novos produtos e novos equipamentos que incorporam novas tecnologias. É também dirigido aos profissionais que desejam incorporar e implantar novas tecnologias em suas empresas de forma a melhorar e aperfeiçoar o seu desempenho.

EmentaEssa disciplina apresenta como fazer uma rede tipo deep-learning funcionar corretamente. Os tópicos dessa disciplina incluem: - Implementação e utilização na prática de diversos algoritmos de treinamento e otimização: gradiente descendente, processo em batelada, momento, regularização. - Utilização de boas práticas de deep-learning; - Preparação de dados para treinamento; - Configuração da rede; - Inicialização de redes; - Verificação da convergência do treinamento da rede; - Métodos de realizar diagnóstico de erros; - Uso de softwares open-source como MXNet, H2O e TensorFlow para implementar, inicializar, treinar e usar redes tipo deep-learning; - Exemplos práticos de aplicação de redes tipo deep-learning em imagens, reconhecimento de caracteres, linguagem natural etc.
Bibliografia1. Deep Learning: a Praticioners Approach; John Paterson, Adam Gibson, Google books, USA, 2017
Duração (h)30
Título Escolha
Imagem do selo de Garantia de Qualidade POLI
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Telefone: (11) 2998-0000 Fax: (11)2998-0054
Segunda a sexta-feira das 9h00 às 21h00.
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