As redes neurais recorrentes agora são usadas nas empresas pelas enormes oportunidades que produzem
As redes neurais artificiais são amplamente utilizadas pelas empresas para permitir que os líderes resolvam os problemas mais complexos em situações da vida real. Esses modelos de rede neural são treinados e modelados para aprender as relações entre entradas e saídas que são não lineares e complexas. Os líderes empresariais geralmente usam redes neurais para identificar cartões de crédito e detecção de fraudes, otimização de logística para redes de transporte, diagnóstico médico e de doenças, marketing de destino, sistemas de controle robótico de trem e várias outras funcionalidades semelhantes. Agora, os líderes também são atraídos por uma nova ala de redes neurais, conhecidas como redes neurais recorrentes. As redes neurais recorrentes são um tipo de rede neural em que os resultados da etapa anterior são integrados à etapa atual. Este ramo da tecnologia é bastante novo e está em extrema demanda entre as grandes empresas de tecnologia. Assim, mais e mais aspirantes a tecnologia estão dispostos a aprender isso e optar por isso como uma oportunidade de carreira. Aqui estão alguns dos principais cursos de redes neurais recorrentes que você pode escolher para aprender em 2022.
Deep Learning: Redes Neurais Recorrentes em Python
Oferecido por: Udemy
Com a ajuda deste curso, os aspirantes poderão aprender a aplicar RNNs à previsão de séries temporais e classificação de imagens. Eles também entenderão e aprenderão sobre as unidades recorrentes básicas, como GRU e LSTM, e entenderão melhor como mitigar o problema do gradiente de fuga.
Deep Learning AZ: Redes Neurais Artificiais Práticas
Oferecido por: Udemy
Este curso permitirá aos participantes compreender a intuição por trás da rede neural artificial e também sobre as redes neurais recorrentes. Eles também entenderão a intuição por trás dos AutoEncoders e aplicarão na prática Redes Neurais Recorrentes e Mapas Auto-organizados.
Rede Neural Recorrente Simples com Keras
Oferecido por: Coursera
Neste projeto prático, os aspirantes usarão Keras com TensorFlow como back-end para criar um modelo de rede neural recorrente e treiná-lo para aprender a realizar a adição de equações simples fornecidas no formato de string. Eles também aprenderão a criar dados sintéticos para problemas. Ao final deste projeto de 2 horas de duração, os participantes terão criado, treinado e avaliado modelos RNN sequência a sequência em Keras.
Fundamentos de CNNs e RNNs
Oferecido por: Coursera em parceria com a Universidade Sungkyunkwan
Este curso abrange conceitos fundamentais de redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), que são amplamente utilizadas nas áreas de visão computacional e processamento de linguagem natural. O objetivo deste curso é dar aos alunos uma compreensão básica de CNNs e RNNs. Ao longo deste curso, os participantes serão equipados com habilidades necessárias para visão computacional e processamento de linguagem natural.
Como criar modelos de aprendizado profundo com o TensorFlow
Oferecido por: Coursera em parceria com a IBM
Depois de concluir este curso, os alunos poderão explicar os conceitos básicos do TensorFlow, como as principais funções, operações e pipelines de execução. Eles poderão descrever como o TensorFlow pode ser usado no ajuste de curvas, regressão, classificação e minimização de funções de erro e entender diferentes tipos de arquiteturas profundas, como redes convolucionais, redes recorrentes e autoencoders.
Fundamentos da Inteligência Artificial: Redes Neurais
Oferecido por: LinkedIn Learning
Neste curso, o instrutor Doug Rose fornece uma visão geral das redes neurais artificiais, explicando o que são e como você pode usá-las para vários desafios de aprendizado de máquina. Os participantes descobrirão automaticamente diferentes maneiras de usar essa tecnologia para fazer coisas novas e fascinantes para seus projetos ou negócios individuais.
Redes neurais profundas com PyTorch
Oferecido por: Coursera em parceria com a IBM
O curso ensinará os participantes a desenvolver modelos de aprendizado profundo usando o Pytorch. O curso começará com os tensores do Pytorch e o pacote de diferenciação automática. Em seguida, cada seção cobrirá diferentes modelos, começando com fundamentos como regressão linear e regressão logística/softmax.
Modelagem de linguagem com redes neurais recorrentes no TensorFlow
Oferecido por: Pluralsight
Se você estiver trabalhando com dados de texto usando redes neurais, as RNNs são uma escolha natural para sequências. Este curso trabalha com problemas de modelagem de linguagem usando RNNS – reconhecimento óptico de caracteres ou OCR e geração de texto usando previsão de caracteres. Depois de terminar este curso, os participantes aprenderão como usar redes neurais com eficiência e praticá-las para resolver complexidades de negócios da vida real.
Modelo de Rede Neural Recorrente
Oferecido por: Coursera
Ao final deste curso, os participantes serão capazes de construir e treinar Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e variantes comumente usadas, como GRUs e LSTMs, aplicar RNNs à modelagem de linguagem em nível de caractere, ganhar experiência com processamento de linguagem natural e embeddings e use tokenizers de rosto e modelos de transformadores para resolver diferentes tarefas de PNL, como NER e resposta a perguntas.
Redes neurais recorrentes e personalização do TensorFlow
Oferecido por: Alison Este curso on-line gratuito sobre redes neurais recorrentes e personalização do TensorFlow será particularmente útil para empresas de tecnologia e engenheiros de computação. Ele apresentará aos participantes redes neurais recorrentes (RNN) e arquiteturas de redes neurais recorrentes. Os alunos também serão apresentados à personalização do TensorFlow, à personalização da API sequencial do Tensorflow Keras e também aprenderão estratégias de dimensionamento para modelos do TensorFlow.
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