Redes neurais e deep learning

Conteúdos e tarefas

• L01 O que é aprendizado de máquina e aprendizado profundo? Uma visão geral

  • Assistir a Aula L01 do youtube (part1 e part2)

  • Assistir a Aula presencial link

• L02 Um breve resumo da história das redes neurais e deep learning

  • Assistir a Aula L02 do youtube 

  • Assistir a Aula presencial 

  • Realizar os trabalhos HW1 e HW2

• L03 O Perceptron, introdução às redes neurais de camada única

  • Assistir aula L03 do youtube

  • Ler o artigo boas práticas em ML

  • Assistir a aula presencial 

• L04 Álgebra Linear para deep learning

  • Assistir aula L04 do youtube (part1 e part2)

• L05 Aprendizado com gradiente descendente

  • Assistir aula L05 do youtube (part1, part2 e part3)

  • Assistir aula presencial 

  • Tentar implementar um Regressor Linear em python (exemplos códigos no github)

• L06 Diferenciação automática com Pytorch

  • Assistir aula L06 do youtube

  • Assistir aula presencial 

• L07 Regressão logística e classificação multiclasse

  • Assistir aula L07 do youtube (part1, part2 e part3)

  • Assistir aula presencial 

• L08 Rede neural multilayer perceptron

  • Assistir aula L08 do youtube (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial 

• L09 Regularização

  • Assistir aula L09 do youtube (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial 

• L10 Normalização de características e inicialização de pesos

  • Assistir aula L10 do youtube (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial 

• L11 Algoritmos de otimização para Deep Learning

  • Assistir aula L11 do youtube

  • Assistir aula presencial 

• L12 Redes neurais convolucionais

  • Assistir aula L12 e L13 youtube

  • Assisti aula presencial 

• L13

  • Assistir aula L13 Metric learning youtube

  • Assistir aula presencial 

• L14

  • Assitir aula L14 youtube (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial L14

• L15

  • Assistir aula L15  yoututbe (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial 

• L16

  • Assistir aula L16 youtube (part1 e part2)

  • Assistir aula presencial 

• L17

  • Ler artigos https://arxiv.org/abs/1901.00596 e https://distill.pub/2021/gnn-intro/ 

  • Assitri aula presencial