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Deep Learning - L09 Regularização part2
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Curso Deep Learning - UTFPR - português - Deep Learning - L09 Regularização part2

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30 learners

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  • 24.3 hours of video
  • Certificate of completion
  • Access on mobile and TV

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Aula 09 - Regularização Os slides do curso códigos exemplos estão disponíveis em: https://github.com/dalcimar/RC18EE---Intro-to-Deep-Learning Bio do Orador: Dalcimar Casanova é pesquisador na UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, com foco em aplicações de métodos inteligentes em diferentes áreas do conhecimento. Seus principais interesses são aprendizado de máquina, deep learning, grafos convolucionais, visão computacional, redes complexas e fractais. É também membro do PPGEE, I2A e sócio da empresa VisAI. http://www.dalcimar.com http://www.visai.com.br http://sites.google.com/view/ppgee-pb Sobre o curso: A curso de Intro to Deep Learning aborda aspectos fundamentais de redes neurais, desde o modelo básico do perceptron, até modelo generativos. Seguindo uma linha de tempo histórica das redes neurais os conceitos vão sendo introduzidos a medida do necessário para entendimento da evolução dessa área. O modelos baseados em deep learning podem ser aplicados a problemas de reconhecimento de objetos, reconhecimento de voz, síntese de fala, previsão, computação científica, controle e muito mais. As aplicações resultantes desses modelos tem afetando as nossas vidas em áreas como assistência médica e pesquisa médica, interação homem-computador, comunicação, transporte, conservação, manufatura e muitos outros campos do esforço humano. Em reconhecimento a esse enorme impacto, o Prêmio Turing de 2018, a maior honra em computação, foi concedido aos pioneiros do Deep Learning. O curso é baseado, com algumas modificações, nos originais do prof Dr. Sebastian Raschka e podem ser encontrados em http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/. Ambos os materiais (original prof Sebastian e adaptado prof Dalcimar) possuem licença modelo MIT, disponivel no Github. Contato: Esse curso é lecionado no Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) e como optativa do curso de Engenharia da Computação e Engenharia Elétrica, ambos da UTFPR, campus Pato Branco. Caso tenha interesse em realizar mestrado nessa área entre em contato comigo, ou diretamente na secretaria do PPGEE. Links abaixo http://www.dalcimar.com http://portal.utfpr.edu.br/pb/ppgee Caso tenha interesse em realizar especialização em ciência de dados a UTFPR possui um curso totalmente online. Link abaixo https://coens.dv.utfpr.edu.br/pos/ciencia-dados/

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