Deep learning no PC: GPU, memória e como começar
É possível aprender Deep Learning sem montar um servidor caro. Veja como escolher um primeiro projeto, conferir aceleradores e reduzir o uso de memória.
Redes neurais profundas, arquiteturas, treinamento e aplicações de Deep Learning.
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Transfer learning reutiliza um modelo pré-treinado como ponto de partida. Saiba quando congelar camadas, ajustar parâmetros e avaliar se a adaptação funciona.
Entenda o ciclo de treino de uma rede neural: lote, previsão, função de perda, backpropagation e atualização dos pesos, sem transformar jargão em caixa-preta.
CNNs, RNNs e Transformers organizam o processamento de dados de maneiras diferentes. Compare seus pontos fortes, limitações e critérios de escolha.
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