Introdução à IA com Python
Rede neural de regressão
Um curso de Rodrigo Montemayor , Programador
Sobre a videoaula: Rede neural de regressão
Visão geral
“Nesta lição, criaremos nossa primeira rede neural, que usaremos para ensinar um exercício de regressão.”
Nesta videoaula, Rodrigo Montemayor aborda o tópico: Rede neural de regressão,que faz parte do curso online da Domestika: Introdução à IA com Python. Aprenda os fundamentos da inteligência artificial e como utilizá-la na resolução de problemas.
Transcrição parcial do vídeo
“Nesta lição você criará sua primeira rede neural e você o usará para resolver um problema de regressão. Vamos começar. Vamos criar nossa primeira rede neural. E para começar de forma simples, vamos resolver o mesmo problema que resolvemos no exercício de regressão linear com SKLearn, mas agora faremos isso com uma rede neural. Para isso usaremos o TensorFlow, uma biblioteca de aprendizado de máquina que nos permite criar redes neurais. TensorFlow junto com PyTorch são uma das bibliotecas mais utilizadas na indústria para Deep Learning. Na minha experiência, o TensorFlow é mais fácil de apre...”
Esta transcrição é gerada automaticamente, portanto pode conter erros.
Resumo do curso: Introdução à IA com Python
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Categoria
Inteligência Artificial, Web e App Design -
Áreas
Desenvolvimento Web, Inteligência Artificial, Programação , Programação de IA
Rodrigo Montemayor
Um curso de Rodrigo Montemayor
Rodrigo Montemayor é programador há mais de 20 anos. Ele trabalhou com muitas das maiores empresas do México e também algumas internacionais, em desenvolvimento web, móvel e desktop. Além disso, através de sua própria empresa, criou software para todos os tipos de clientes, como diversas marcas de tecnologia, cibersegurança, automação e inteligência artificial.
Por outro lado, compartilha conteúdo no canal RingaTech no Youtube, com o objetivo de ensinar e informar sobre tecnologia, cibersegurança e inteligência artificial. Como parte do canal, desenvolveu alguns projetos e jogos cujo código está disponível ao público.
- 99% avaliações positivas (360)
- 22,126 alunos
- 29 aulas (4h 22m)
- 34 recursos adicionais (16 arquivos)
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