Deep Learning utilizando a biblioteca PyTorch e o Python!
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A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).
A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que em portugal cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!
E para levar você até essa área, neste repositório você terá uma visão prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning. Veja abaixo alguns dos projetos que serão desenvolvidos:
Classificação se um câncer é maligno ou benigno baseado nos dados do tumor
Classificação de tipos de plantas
Previsão do preço de veículos usados baseado nas características do carro
Previsão de quanto um jogo de vídeo game venderá
Classificação de imagens de dígitos escritos a mão
Classificação de imagens de gatos e cachorros
Classificação das imagens do Homer e Bart, do desenho dos Simpsons
Classificação de objetos, como por exemplo: aviões, automóveis, pássaros, gatos, veados, cachorros, sapos, cavalos, barcos e caminhões
Construção de série temporal para previsão dos preços das ações da Petrobrás
Previsão da poluição na China em determinadas horas do dia
Compactação (redução de dimensionalidade) de imagens
Criação automática de imagens com GANs
Classificação de objetos personalizados
Combinação de estilos de imagens: um quadro da Tarlisa de Amaral com uma foto do Mister Bean!