Capítulo 84 – CLIP (Contrastive Language Image Pre-training): Conectando Texto e Imagens
O ano de 2021 começou com um estrondo! A OpenAI lançou duas grandes inovações no campo da Visão Computacional: CLIP […]
Livro Online
Capítulo 83 – Liquid Neural Network – Rede Neural Líquida
A partir deste capítulo vamos estudar algumas arquiteturas de Deep Learning bem modernas e recentes que começam a ganhar destaque […]
Capítulo 82 – GPT-3 – Características e Limitações
Em sua busca para construir modelos de linguagem muito fortes e poderosos que não precisariam de nenhum ajuste fino e […]
Capítulo 81 – Modelos de Linguagem Como Tarefas Não Supervisionadas (GPT-2)
Vamos seguir estudando o modelo GPT, agora com a sua segunda versão. Estamos considerando que você leu o capítulo anterior. […]
Capítulo 80 – Melhorando a Compreensão da Linguagem Por Meio do Pré-treinamento Generativo (GPT-1)
Para compreender o GPT-3, seu estado atual e seu uso futuro, é importante dar alguns passos atrás e compreender os […]
Capítulo 79 – Conhecendo o Modelo GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer)
Os modelos Generative Pre-Training Transformer (GPT) da OpenAI conquistaram a comunidade de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com a introdução […]
Capítulo 78 – Modelo BERT – Previsão da Próxima Frase
Vamos complementar o capítulo anterior e compreender alguns detalhes do funcionamento do BERT para Processamento de Linguagem Natural. Antes de […]
Capítulo 77 – Modelo BERT Para Processamento de Linguagem Natural
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de Deep Learning criado por pesquisadores do Google AI Language. O […]
Capítulo 76 – O Que é BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é o algoritmo de aprendizado profundo (Deep Learning) do Google para PLN (Processamento de […]
Capítulo 75 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 5
Vamos trabalhar na Parte 5 do Projeto para treinar, avaliar e concluir nosso agente inteligente. Clique na imagem abaixo para […]
Capítulo 74 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 4
Vamos trabalhar na Parte 4 do Projeto e implementar a lógica de treinamento do nosso agente inteligente. Clique na imagem […]
Capítulo 73 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 3
Vamos trabalhar na Parte 3 do Projeto e implementar a memória do nosso agente inteligente. Clique na imagem abaixo para […]
Capítulo 72 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 2
Vamos trabalhar na Parte 2 do nosso Projeto e construir o modelo Modelo Deep Q Network. Mas não faremos “apenas” […]
Capítulo 71 – Inteligência Artificial Para Jogar Blackjack – Parte 1
Aprender é um dos prazeres da vida. Aprender se divertindo é melhor ainda, não acha? A partir deste capítulo e […]
Capítulo 70 – Deep Q-Network e Processos de Decisão de Markov
Nos capítulos anteriores estudamos os fundamentos do Aprendizado Por Reforço. Agora podemos subir mais alguns degraus e estudar uma evolução […]
Capítulo 69 – Treinando Um Agente Baseado em IA Para Jogar Box no Atari Usando Linguagem Python
Esta aula considera que você possui conhecimento em Linguagem Python. Se esse não for o caso, acesse nosso curso gratuito […]
Capítulo 68 – Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning – Q-Learning
O Q-learning é um algoritmo de Aprendizado Por Reforço que busca encontrar a melhor ação a ser tomada, dado o […]
Capítulo 67 – Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning – Parte 2
Vamos continuar nosso estudo sobre o Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning e compreender mais alguns detalhes […]
Capítulo 66 – Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning – Parte 1
O Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning) é uma abordagem computacional para entender e automatizar aprendizado direcionado e tomada de decisão. […]
Capítulo 65 – Distribuições de Probabilidade, Redes Neurais e Reinforcement Learning
Nos capítulos anteriores estudamos os conceitos gerais ligados ao Aprendizado Por Reforço (Reinforcement Learning). A partir de agora vamos entrar […]
Capítulo 64 – Componentes do Aprendizado Por Reforço (Reinforcement Learning)
O Aprendizado Por Reforço pode ser entendido através de seus componentes: agente, ambiente, estados, ações e recompensas, todos os quais […]
Capítulo 63 – Aplicações da Aprendizagem Por Reforço no Mundo Real
Enquanto as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) estão se tornando cada vez mais importantes para […]
Capítulo 62 – O Que é Aprendizagem Por Reforço?
Todas as arquiteturas de Deep Learning que estudamos até aqui neste livro podem ser classificadas em duas categorias de aprendizagem […]
Capítulo 61 – A Matemática dos Variational Autoencoders (VAEs)
No capítulo anterior, fornecemos a seguinte visão geral intuitiva: Os VAEs são Autoencoders que codificam entradas como distribuições em vez […]
Capítulo 60 – Variational Autoencoders (VAEs) – Definição, Redução de Dimensionalidade, Espaço Latente e Regularização
Nos últimos anos, modelos generativos baseados em aprendizado profundo ganharam cada vez mais interesse devido a (e implicando) algumas melhorias […]
Capítulo 59 – Principais Tipos de Redes Neurais Artificiais Autoencoders
Neste capítulo vamos estudar os tipos principais de Autoencoders (estamos considerando que você leu o capítulo anterior): Os Autoencoders codificam […]
Capítulo 58 – Introdução aos Autoencoders
Até aqui neste livro descrevemos arquiteturas de redes neurais profundas (Deep Learning) usadas em aprendizagem supervisionada, na qual rotulamos exemplos […]
Capítulo 57 – Os Detalhes Matemáticos das GANs (Generative Adversarial Networks)
Neste capítulo vamos concluir nosso estudo das GANs com os detalhes matemáticos, antes de avançar para outra arquitetura de Deep […]
Capítulo 56 – Modelos Generativos – O Diferencial das GANs (Generative Adversarial Networks)
Neste capítulo discutiremos o funcionamento dos modelos generativos, o principal diferencial nas GANs (Generative Adversarial Networks). Estamos considerando que você […]
Capítulo 55 – Geração de Variáveis Aleatórias – Uma das Bases dos Modelos Generativos em GANs (Generative Adversarial Networks)
Neste capítulo discutiremos o processo de geração de variáveis aleatórias a partir de uma determinada distribuição, tema importante para compreender […]