Capstone de aprendizagem profunda: construção de pipelines com PyTorch e Keras

A transição do aprendizado profundo teórico para a construção de um pipeline de projeto completo pode ser um grande obstáculo.Este curso preenche essa lacuna, orientando você através de um projeto de pedra angular estruturado e baseado em texto. Você ganhará a confiança para projetar, executar e avaliar modelos de redes neurais do zero.Trabalhando através de um ciclo de vida completo de aprendizado de máquina, você aprenderá a lidar com pipelines de dados, treinar modelos em PyTorch e Keras e comparar sistematicamente seu desempenho. O que você vai aprender: - Entenda as principais diferenças arquitetônicas e fluxos de trabalho do PyTorch e do Keras. - Configure pipelines robustos de carregamento, pré-processamento e aumento de dados para aprendizado profundo. - Construa e treine redes neurais convolucionais usando as melhores práticas modernas em ambos os frameworks. - Compare o desempenho do modelo usando métricas de avaliação padrão e estratégias de validação. - Aplique os princípios básicos do MLOps para rastrear experimentos de modelo, parâmetros e execuções de treinamento. A jornada começa com conceitos e terminologia fundamentais de pipeline antes de mergulhar em exemplos práticos de código.Você progredirá da preparação de dados brutos para o design da arquitetura do modelo, loops de treinamento e análise comparativa. Este curso é projetado para aspirantes a desenvolvedores de IA e estudantes que têm uma compreensão básica de Python e redes neurais e querem construir seu primeiro projeto de ponta a ponta. Comece a criar seu portfólio de deep learning hoje mesmo.