Visão Geral

Curso Keras Advanced, Keras é uma das estruturas de aprendizado de máquina de alto nível mais populares para o Tensorflow. É amplamente utilizado por indústrias e comunidades de pesquisa. Permite uma prototipagem fácil e rápida. Ele suporta redes convolucionais e redes recorrentes, bem como combinações das duas. O Keras também funciona perfeitamente na CPU e na GPU.

Objetivo

Curso Keras Advanced

• Técnicas para pequenos conjuntos de dados
• API funcional para construir modelos complexos
• Visualização do mapa de recursos

Keras é uma biblioteca de aprendizado de máquina de alto nível escrita em Python, que fornece uma interface fácil de usar para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina.

O objetivo principal da ferramenta Keras é fornecer uma maneira rápida e fácil de experimentar e desenvolver modelos de aprendizado de máquina, sem se preocupar com os detalhes técnicos de como esses modelos são implementados. Ele permite que os desenvolvedores criem modelos de forma rápida e eficiente e facilita a experimentação com diferentes arquiteturas de rede neural.

Alguns dos objetivos específicos da ferramenta Keras incluem:

• Abstração de baixo nível: Keras permite que os desenvolvedores construam modelos de forma fácil e intuitiva, sem precisar se preocupar com os detalhes de implementação das camadas de rede neural. Isso torna mais fácil para os desenvolvedores experimentar com diferentes arquiteturas de rede.

• Suporte a várias plataformas: Keras é compatível com várias plataformas de back-end, incluindo TensorFlow, Theano e CNTK, o que permite que os desenvolvedores escolham a plataforma que melhor se adapta às suas necessidades.

• Modularidade: Keras permite que os desenvolvedores construam modelos de forma modular, o que torna mais fácil para eles reutilizar as camadas de rede em diferentes modelos e compartilhar seus modelos com outros desenvolvedores.

• Compatibilidade com outras bibliotecas: Keras é compatível com outras bibliotecas Python populares, como NumPy e scikit-learn, o que permite que os desenvolvedores integrem facilmente seus modelos Keras com outras ferramentas de análise de dados.

Em resumo, Keras é uma ferramenta de alta abstração para desenvolver modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e fácil, sem se preocupar com os detalhes técnicos e suportando diversas plataformas.

Publico Alvo

• Cientistas de dados
• Analistas de dados
• engenheiros

Pre-Requisitos

• Python básico
• Keras básicos

Materiais

Conteúdo Programatico

Image Recognition with CNN

• Introduction to Convolutional Neural Network (CNN)
• Convolution & Pooling
• Build a CNN Model for Image Recognition

Overfitting for Small Datasets

• Overfitting and Underfitting
• Methods to Solve Overfitting
• Small Dataset Overfitting Issue
• Data Augmentation & Dropout

Functional Keras API

• Overview of Functional API
• Create Sequential Model with Functional API
• Feature Map Visualization

Transfer Learning for Small Datasets

• Introduction to Transfer Learning
• Pre-trained Models in Keras
• Transfer Learning on Small Dataset