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Resenha: Aprenda
tudo sobre criação de modelos de aprendizagem profunda
(deep learning) utilizando a linguagem Java e vários frameworks
e bibliotecas, como: DeepLearning4J, OpenImaJ, Dlib e OpenCV.
Veja técnicas modernas como:
Algoritmos e técnicas de redes neurais: Forward Propagation,
Backpropagation, funções de custo, funções
de ativação etc.;
Programação paralela em GPUs utilizando API CUDA;
Modelos de regressão e de classificação;
Técnicas de regularização (L1/L2, dropout, Early Stopping, etc.);
Processamento de imagens e aplicações de visão computacional;
Reconhecimento facial.
Sumário: Capítulo
1 - Introdução - 1 / Capítulo 2 –
Inteligência Artificial e Deep Learning - 7 / Capítulo 3
– Fundamentos Matemáticos - 15 / Capítulo 4 -
Perceptron – 27 / Capítulo 5 – Multilayer Perceptron
- 39 / Capítulo 6 – GPU – Graphics Processing Unit -
61 / Capítulo 7 - Regressão - 81 / Capítulo 8 -
Classificação - 105 / Capítulo 9 –
Otimização de Modelos - 113 / Capítulo 10 –
Visão Computacional - 131
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