Quarta Etapa: Aprendizado Profundo e Redes Neurais
Construindo inteligência profunda, desbloqueando possibilidades ilimitadas de IA
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Guia introdutório ao aprendizado profundo com PyTorch, incluindo tutoriais completos e projetos práticos, com todo o código testado e verificado.
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Um tutorial de aprendizado profundo criado por 3Blue1Brown, que explica conceitos essenciais como redes neurais, gradiente descendente, retropropagação e Transformers por meio de belas animações visuais, sendo um excelente recurso para iniciantes em aprendizado profundo.
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Uma série de tutoriais em vídeo sobre aprendizado profundo e redes neurais produzida por 3Blue1Brown, que explica conceitos essenciais como redes neurais, gradiente descendente e retropropagação de forma acessível e profunda através de visualizações únicas.
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Um livro didático de aprendizado profundo de referência, escrito pelos três gigantes do aprendizado profundo, cobrindo um sistema de conhecimento completo desde os fundamentos teóricos até as aplicações práticas.
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Uma série completa de tutoriais do TensorFlow criada pelos Laboratórios Hvass, com 30 tutoriais que abrangem desde modelos lineares básicos até técnicas avançadas de aprendizado profundo, com mais de 3,87 milhões de visualizações no total.
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Um guia para os principais conceitos de aprendizado de máquina e IA, escrito por Sebastian Raschka, cobrindo tópicos como aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural, implantação em produção e avaliação de modelos através de 30 perguntas e respostas essenciais.
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Curso gratuito de modelos de linguagem grandes e processamento de linguagem natural oferecido pela Hugging Face, cobrindo a pilha de tecnologia completa de Transformers, processamento de dados, ajuste fino de modelos, etc.
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Curso gratuito de modelos de difusão oferecido pela Hugging Face, abrangendo fundamentos teóricos, aplicações práticas e treinamento de modelos do zero, adequado para desenvolvedores com conhecimento em aprendizado profundo que desejam aprender técnicas de geração de imagem e áudio.
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Livro didático de aprendizado profundo de código aberto que combina teoria, código e prática, suporta múltiplas implementações de framework e fornece um caminho completo de aprendizado de aprendizado profundo do iniciante ao avançado.
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Um livro didático abrangente sobre aprendizado de representação de grafos, cobrindo a teoria e a prática de incorporação de nós, redes neurais de grafos e modelos de geração de grafos.
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Recursos de aprendizado visualizado de algoritmos de modelos grandes com mais de 100 ilustrações originais, explicando sistematicamente LLM, aprendizado por reforço, ajuste fino e técnicas de alinhamento