Vídeo de encerramento

Introdução a Deep Learning com PyTorch

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Resumo

{{1}}Capítulo 1 Descobriu o aprendizado profundo Criou pequenas redes neurais Descobriu camadas lineares

{{2}}Capítulo 2 Usou funções de perda e ativação Calculou derivados Usou retropropagação

{{3}}Capítulo 3 Treinou uma rede neural Testou taxa de aprendizado e momentum E aprendeu sobre seu impacto

{{4}}Capítulo 4 Estratégias para aprimorar seu modelo Redução de sobreajuste Avaliou desempenho do modelo

Próximas etapas

Cursos

* [Deep Learning Intermediário com PyTorch](https://www.datacamp.com/courses/intermediate-deep-learning-with-pytorch)
* [IA Explicável em Python](https://www.datacamp.com/courses/explainable-AI-in-Python)

Aprender

Praticar

* [Detectando ameaças de cibersegurança com deep learning](https://www.datacamp.com/projects/2483)
Treine uma rede neural

Criar

Boa sorte!

Introdução a Deep Learning com PyTorch