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Programa do Curso
- Backprop, modelos modulares
- Módulo Logsum
- Rede RBF
- Perda de MAP/MLE
- Transformações de espaço de parâmetros
- Módulo Convolucional
- Aprendizagem Baseada em Gradiente
- Energia para inferência
- Objetivo para aprender
- PCA, NLL
- Modelos de variáveis latentes
- LVM probabilístico
- Função de perda
- Reconhecimento de caligrafia
Requisitos
Bons conhecimentos básicos de aprendizagem automática. Competências de programação em qualquer linguagem (idealmente Python/R).
21 horas
Declaração de Clientes (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.