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Redes Neurais Artificiais em R

Partner: Udemy
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Description: As redes neurais artificiais são consideradas as técnicas de Machine Learning (aprendizagem de máquina) mais eficientes da atualidade, sendo que grandes empresas como Google, IBM e Microsoft tem utilizado essas técnicas em vários tipos de aplicações. Você provavelmente já deve ter visto algo sobre os carros autônomos que dirigem sozinhos, ou então sobre aplicações que conseguem gerar novas músicas, poemas, imagens e até mesmo roteiros completos de filmes! E o interessante é que a maior parte dessas aplicações foram construídas utilizando redes neurais! Essas técnicas ficaram um pouco fora de evidência há um tempo atrás, porém, com o surgimento de Deep Learning (aprendizagem profunda) as redes neurais voltaram muito forte para o cenário da Inteligência Artificial e hoje em dia são vistas como a tecnologia mais avançada para a descoberta de padrões em dados! Um dos maiores problemas que temos visto em alunos que iniciam o aprendizado sobre redes neurais é a falta de material de fácil compreensão em português. Isso ocorre porque a maioria dos materiais existentes na literatura são bastante técnicos e com muitas fórmulas matemáticas, o que acaba tornando a aprendizagem bastante difícil para quem pretende dar seus primeiros passos neste assunto. Pensando nisso, o objetivo principal deste curso é apresentar os conceitos teóricos/matemáticos de forma simples, de modo que se você não sabe nada sobre redes neurais vai conseguir entender todos os processos. São abordados conceitos sobre perceptron, funções de ativação, redes multicamada, gradient descent (descida do gradiente) e algoritmo backpropagation (retropropagação); que são os princípios básicos para o entendimento completo de uma rede neural. Também faremos as implementações passo a passo de todos esses conceitos em R, que é uma linguagem de programação bastante importante no cenário da estatística e da Inteligência Artificial. É também importante salientar que as implementações passo a passo serão feitas sem utilizar bibliotecas específicas de machine l
Category: Development > Data Science > R (programming language)
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Source: Impact
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