Esse repositório tem como principal objetivo fornecer uma base de estudos para redes neurais artificiais. Além disso, os algoritmos de aprendizado profundo do zero são implementados em Python e estarão disponíveis para download.
Objetivo:
- Preparar o ambiente virtual para o desenvolvimento de redes neurais artificiais.
- Instalar o ambiente virtual.
Objetivo:
- Descrever a história de redes neurais artificiais e métodos de machine learning.
- Explicar o que são redes neurais artificiais.
- Conceitos Iniciais.
Objetivo:
- Explorar o módulo numpy.
- Explorar o módulo matplotlib.
Objetivo:
- Criar um modelo matemático para representar um neurônio.
- Criar um neurônio com numpy.
- Criar uma camada de neurônios.
Objetivos:
- Entender o modelo de lotes.
- Matriz de Inputs.
- Matriz transposta.
- Simples camada de neurônios.
Hands-On 4: Funções de Ativação
Objetivo:
- Descrever as funções de ativação.
- Implementar as funções de ativação.
Objetivo:
- Criar um modelo matemático para representar uma camada de neurônios.
- Criar uma camada de neurônios com numpy.
Hands-On 6: Calculando Erro com Loss
Objetivo:
- Criar um modelo matemático para representar o erro.
- Criar um modelo matemático para representar o erro com numpy.
Objetivo:
- Introduzir otimização.
- Otimizar o modelo.
Objetivo:
- Descrever o processo de retropropagação.
- Implementar o processo de retropropagação.
- Leonardo Saads Pinto