Otimização e Overfitting

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Inteligências Artificiais Generativas com Python

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1. Introdução

Apresentação

Ambiente

Apresentação do Google Colab

Baixe Códigos do Curso

Considerações Sobre Aulas Práticas

2. Fundamentos de Redes Neurais Artificiais

Como uma Rede Neural Artificial Funciona

Outros Aspectos de uma Rede Neural Artificial

Funções de Ativação

Funções de Perda

Loss Function e Learning Rate

Otimização e Overfitting

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Treinando e Avaliando uma Rede Neural Artificial3

3. Fundamentos de Engenharia de Prompt

Fundamentos de Engenharia de Prompt

4. Generative Adversarial Network (GANs): Geração de Imagens

GANs1

Treinamento

Espaço Latente

Espaço Latente (Continuação)

Exemplos Práticos

DCGAN

GAN com MNIST: Preparação

GAN: Criando a Rede Neural Artificial

GAN: Treinamento

GAN com CNN: Preparação

GAN: Criando a Rede Neural Artificial

GAN: Treinamento

GAN: Usando Modelos Pré-Treinados

5. Variational Autoencoders (VAEs): Geração de Imagens

Autoencoders

Exemplo de Autocoder

Varational Autoencoder

Varational Autoencoder: Preparação

Varational Autoencoder: Treinamento

6. Transformers e GPT: Geração de Texto

Introdução

Como Transformers Funcionam Parte I

Como Transformers Funcionam Parte II

Modelos Baseados em Tranformers

Transformers do Hugging Face

Modelos do Huggin Face

Transformers na Prática2

Fine Tunning de Modelos2

7. Modelos Diffusers: Imagens, Audio e Vídeo

Introdução a Diffusers

Modelos Huggin Face

Galerias do Huggin Face

Pipelines

Tasks

Autopipeline

Diffusers com Autopipeline

Diffusers com StableDiffusion

Gerando Vídeo

Gerando Audio

Outros Modelos

8. Aplicações Reais

Apresentação

Arquitetura

Chatbot2

Gerador de Imagem

Link para as Aplicações