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 […]
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O ano de 2021 começou com um estrondo! A OpenAI lançou duas grandes inovações no campo da Visão Computacional: CLIP […]
A partir deste capítulo vamos estudar algumas arquiteturas de Deep Learning bem modernas e recentes que começam a ganhar destaque […]
Em sua busca para construir modelos de linguagem muito fortes e poderosos que não precisariam de nenhum ajuste fino e […]
Vamos seguir estudando o modelo GPT, agora com a sua segunda versão. Estamos considerando que você leu o capítulo anterior. […]
Para compreender o GPT-3, seu estado atual e seu uso futuro, é importante dar alguns passos atrás e compreender os […]
Os modelos Generative Pre-Training Transformer (GPT) da OpenAI conquistaram a comunidade de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com a introdução […]
Vamos complementar o capítulo anterior e compreender alguns detalhes do funcionamento do BERT para Processamento de Linguagem Natural. Antes de […]
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de Deep Learning criado por pesquisadores do Google AI Language. O […]
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é o algoritmo de aprendizado profundo (Deep Learning) do Google para PLN (Processamento de […]
Vamos trabalhar na Parte 5 do Projeto para treinar, avaliar e concluir nosso agente inteligente. Clique na imagem abaixo para […]
Vamos trabalhar na Parte 4 do Projeto e implementar a lógica de treinamento do nosso agente inteligente. Clique na imagem […]
Vamos trabalhar na Parte 3 do Projeto e implementar a memória do nosso agente inteligente. Clique na imagem abaixo para […]
Vamos trabalhar na Parte 2 do nosso Projeto e construir o modelo Modelo Deep Q Network. Mas não faremos “apenas” […]
Aprender é um dos prazeres da vida. Aprender se divertindo é melhor ainda, não acha? A partir deste capítulo e […]
Nos capítulos anteriores estudamos os fundamentos do Aprendizado Por Reforço. Agora podemos subir mais alguns degraus e estudar uma evolução […]
Esta aula considera que você possui conhecimento em Linguagem Python. Se esse não for o caso, acesse nosso curso gratuito […]
O Q-learning é um algoritmo de Aprendizado Por Reforço que busca encontrar a melhor ação a ser tomada, dado o […]
Vamos continuar nosso estudo sobre o Algoritmo de Agente Baseado em IA com Reinforcement Learning e compreender mais alguns detalhes […]
O Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning) é uma abordagem computacional para entender e automatizar aprendizado direcionado e tomada de decisão. […]
Nos capítulos anteriores estudamos os conceitos gerais ligados ao Aprendizado Por Reforço (Reinforcement Learning). A partir de agora vamos entrar […]
O Aprendizado Por Reforço pode ser entendido através de seus componentes: agente, ambiente, estados, ações e recompensas, todos os quais […]
Enquanto as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) estão se tornando cada vez mais importantes para […]
Todas as arquiteturas de Deep Learning que estudamos até aqui neste livro podem ser classificadas em duas categorias de aprendizagem […]
No capítulo anterior, fornecemos a seguinte visão geral intuitiva: Os VAEs são Autoencoders que codificam entradas como distribuições em vez […]
Nos últimos anos, modelos generativos baseados em aprendizado profundo ganharam cada vez mais interesse devido a (e implicando) algumas melhorias […]
Neste capítulo vamos estudar os tipos principais de Autoencoders (estamos considerando que você leu o capítulo anterior): Os Autoencoders codificam […]
Até aqui neste livro descrevemos arquiteturas de redes neurais profundas (Deep Learning) usadas em aprendizagem supervisionada, na qual rotulamos exemplos […]
Neste capítulo vamos concluir nosso estudo das GANs com os detalhes matemáticos, antes de avançar para outra arquitetura de Deep […]
Neste capítulo discutiremos o funcionamento dos modelos generativos, o principal diferencial nas GANs (Generative Adversarial Networks). Estamos considerando que você […]
Neste capítulo discutiremos o processo de geração de variáveis aleatórias a partir de uma determinada distribuição, tema importante para compreender […]