Visão Geral

O Curso Theano Fundamentals oferece uma introdução abrangente ao uso do Theano, uma das bibliotecas pioneiras em computação numérica eficiente em Python, focada principalmente em deep learning. O curso é projetado para ensinar os fundamentos da construção e treinamento de redes neurais, utilizando a infraestrutura otimizada do Theano. Através deste curso, os alunos aprenderão a aproveitar os recursos da GPU para aceleração de operações matemáticas e como aplicar o Theano em projetos de aprendizado profundo.

Objetivo

Após realizar este curso Theano Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender os princípios básicos do Theano e como ele se encaixa no ecossistema de aprendizado profundo.
• Configurar e usar o Theano para construir modelos de aprendizado de máquina.
• Aproveitar a computação paralela em GPUs para acelerar operações matemáticas intensivas.
• Implementar e treinar redes neurais básicas utilizando Theano.

Publico Alvo

Este curso é destinado a desenvolvedores, cientistas de dados, e entusiastas de aprendizado profundo que desejam aprender sobre o Theano e como usá-lo para construir e treinar redes neurais e realizar cálculos complexos de forma otimizada.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Python.
• Noções de álgebra linear e cálculo.
• Entendimento fundamental de aprendizado de máquina.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Theano

1. O que é o Theano e seu papel na história do deep learning.
2. Instalação e Configuração do Theano.
3. Comparação entre Theano, TensorFlow e outras bibliotecas modernas.

Fundamentos da Computação com Theano

1. Noções básicas sobre gráficos computacionais.
2. Expressões simbólicas e avaliação de funções no Theano.
3. Manipulação de tensores e operações básicas de álgebra.

Construção de Modelos de Machine Learning

1. Construção de redes neurais simples com Theano.
2. Funções de custo e backpropagation manual.
3. Otimizadores: SGD, Adam, e outros métodos de otimização.

Computação com GPU

1. Introdução à computação paralela com GPU.
2. Como utilizar GPUs com Theano.
3. Configuração de CUDA e Otimização para ambientes de alto desempenho.

Regularização e Otimização

1. Técnicas de regularização para prevenir overfitting.
2. Dropout, weight decay e early stopping.
3. Ajustes de hiperparâmetros no Theano.

Avaliação e Teste de Modelos

1. Métricas de avaliação de modelos.
2. Validação cruzada e particionamento de dados.
3. Salvamento e carregamento de modelos treinados.

Aplicações Avançadas com Theano

1. Implementação de redes neurais convolucionais (CNNs) para visão computacional.
2. Redes neurais recorrentes (RNNs) e LSTMs para séries temporais e processamento de linguagem natural.
3. Otimização de modelos complexos com Theano.

Integração e Aplicação em Projetos Reais

1. Integração de Theano com outras bibliotecas e frameworks.
2. Casos de uso de Theano na indústria.
3. Desenvolvimento de projetos práticos.