{"id":1969,"date":"2022-02-14T18:19:23","date_gmt":"2022-02-14T18:19:23","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~ebezerra\/?page_id=1969"},"modified":"2022-02-20T14:29:15","modified_gmt":"2022-02-20T14:29:15","slug":"deep-learning-short-course-2022","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~ebezerra\/deep-learning-short-course-2022\/","title":{"rendered":"Deep Learning – short course (2022)"},"content":{"rendered":"

Programa de Ver\u00e3o do LNCC
\nJornada de Ci\u00eancia de Dados (14-18\/fev)<\/h1>\n

MC03-CD.Deep Learning<\/h2>\n

Professor: Eduardo Bezerra (CEFET\/RJ)
\nCarga Hor\u00e1ria: 6h
\nPer\u00edodo: 14\/02\/2022 a 17\/02\/2022
\nDias e Hor\u00e1rios: 2a a 5a feira de 15:45h \u00e0s 17:15h<\/p>\n

Sum\u00e1rio<\/strong><\/h4>\n

O objetivo do mini-curso \u00e9 apresentar uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 aprendizagem profunda. S\u00e3o apresentados conceitos b\u00e1sicos da area, t\u00e9cnicas relacionadas ao treinamento e a avalia\u00e7\u00e3o de modelos. S\u00e3o tamb\u00e9m descritas algumas das principais arquiteturas de redes profundas, al\u00e9m de algumas aplica\u00e7\u00f5es. S\u00e3o apresentados exemplos de c\u00f3digo por meio do framework PyTorch.<\/p>\n

Plano<\/strong><\/h4>\n

1. conceitos b\u00e1sicos de RNAs;
\n2. t\u00e9cnicas de treinamento (parte 1); redes MLP;
\n3. t\u00e9cnicas de treinamento (parte 2); redes de convolu\u00e7\u00e3o;
\n4. redes recorrentes (LSTMs); considera\u00e7\u00f5es finais.<\/p>\n

Material<\/strong><\/h4>\n