Fundamentos de aprendizagem profunda com PyTorch e fastai

O aprendizado profundo está transformando a maneira como resolvemos problemas complexos, mas muitos desenvolvedores acreditam que requer graus avançados de matemática para começar. Este curso quebra essas barreiras, mostrando como treinar redes neurais altamente precisas usando abordagens acessíveis e de código-primeiro. Você fará a transição de entender os conceitos básicos para escrever um código de aprendizado aprofundado limpo e funcional que ofereça resultados do mundo real. Começando com definições fundamentais, você explorará como as redes neuais aprendem, como preparar dados e como ajustar modelos pré-treinados. Ao longo do caminho, você obterá experiência prática com práticas modernas, incluindo aprendizado de transferência, otimização de desempenho e avaliação básica de modelos. O que você aprenderá: Entenda a mecânica básica das redes neutais, descida de gradiente e funções de perda; Construa e treine modelos de visão computacional e processamento de linguagem natural usando fastai e PyTorch; Aplique o aprendizado por transferência para adaptar modelos pré -treinadas de última geração aos seus conjuntos de dados personalizados; Limpe, pré-processe e estruture dados de forma eficiente para pipelines de aprendizagem profunda; Depurar loops de treinamento e abordar problemas comuns como overfitting e underfitting; Explore considerações de implantação modernas para tornar seus modelos acessível em ambientes de produção.