- Princípios básicos do PyTorch e regressão linear
- Classificação de imagens com regressão logística
- Treinamento de redes neurais profundas em uma GPU com PyTorch
- Classificação de imagens usando redes neurais convolucionais
- Redes residuais, aumento e regularização de dados
- Treinamento em redes adversas generativas (GANs)
Há código e notas detalhadas para acompanhar cada seção deste curso. Você pode acessar o código nos Jupyter Notebooks fornecidos. Isso permite que você tente o código você mesmo em cada etapa do caminho.
Se você quer aprender mais sobre aprendizado profundo, mas não sabe por onde começar, este é um ótimo lugar para começar sua jornada de aprendizado sobre aprendizado profundo. Será útil ter um entendimento básico do Python antes de começar.
Você pode assistir ao curso abaixo ou no canal do freeCodeCamp.org no YouTube.
