Veja horário do curso: curso 16
Este curso é presencial, com aulas no IME-USP. Serão apresentados conteúdo teóricos, acompanhados de demonstrações feitos em Python e apresentados em Jupyter Notebooks, com o uso do arcabouço Pytorch. No curso serão abordados os seguintes temas divididos nas 6 aulas: 1) Extração de características em imagens e algoritmos de shallow learning; 2) Bases teóricas e práticas de redes neurais e multilayer perceptrons; 3) Redes neurais convolucionais, classificação, segmentação e detecção em imagens; 4) Modelagem generativa deep e aprendizado não-supervisionado; 5) Few-shot learning, self-supervision e meta-learning; 6) Arquiteturas e técnicas modernas usando deep learning e o futuro do aprendizado de máquina.
Este curso é presencial, com aulas no IME-USP. Serão apresentados conteúdo teóricos, acompanhados de demonstrações feitos em Python e apresentados em Jupyter Notebooks, com o uso do arcabouço Pytorch. No curso serão abordados os seguintes temas divididos nas 6 aulas: 1) Extração de características em imagens e algoritmos de shallow learning; 2) Bases teóricas e práticas de redes neurais e multilayer perceptrons; 3) Redes neurais convolucionais, classificação, segmentação e detecção em imagens; 4) Modelagem generativa deep e aprendizado não-supervisionado; 5) Few-shot learning, self-supervision e meta-learning; 6) Arquiteturas e técnicas modernas usando deep learning e o futuro do aprendizado de máquina.
- Docente: Hugo Neves de Oliveira
- Docente: Roberto Marcondes Cesar Junior
Curso Oficial PRCEU: Yes