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SCC5809 - Redes Neurais Artificiais e Aprendizado Profundo (2023)
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SCC5809--2023
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[slides] Apresentação da Disciplina
[slides] 01 - Introdução
[video 01] Introducao ao pytorch
Questionário 1
[Livro] Machine Learning
[slides] 02 - Perceptrons e Multi-layer Perceptrons
[video 01] Modelo linear e Perceptron
[video 02] Intuição da implementação de um modelo em pytorch
[video 03] Introdução à MLPs
[video] PyTorch: Dataset Custom
Questionário 2
[slides] 3 - Introdução à Otimização para Redes Neurais
[video] Implementação Perceptron Regressor em pytorch
[video] Bonus: autograd em pytorch
[video] Projetando Redes Neurais densas (MLP) em Pytorch: camadas, gradiente e otimizadores
Questionário 3
Trabalho 1
[slides] 4-a Redes Neurais Convolucionais
[video] 4 - 1 Redes Convolucionais parte 1
[video] 4 - 2 Redes Convolucionais (parte 2)
[video] 4a - 3 - Introdução à PyTorch Dataset e Dataloader
[slides] 4-b Arquiteturas típicas de CNNs
[video] 4 b - 1 Arquiteturas típicas de CNNs
Questionário 4
[slides] Autoencoders
[video] 06 - 1 - Autoencoders
[video] 06 - 2 - Autoencoder em Pytorch
Questionário Módulo 6 - Autoencoders
Trabalho 2
[slides] Regularização, Normalização e Transferência de Aprendizado
Questionário 5
[slides] Redes Geradoras
[video] 1 - Modelos Geradores e Variational Auto Encoders
[video] 2 - GANs e Modelos Baseados em Difusão
Questionário 7
[slides] Redes Recorrentes
[video] Introdução às Redes Recorrentes
Questionário 8
[slides] Word2Vec, Seq2Seq, Atenção
[video 9-1] Arquitetura Transformer
[video 9-2] BERT e GPT
[slides] 9 - 2 - Arquitetura Transformer, BERT e GPT
Questionário 9
[slides] Apresentação da Disciplina ►