10 dez - 2019 • 19:00 > 10 dez - 2019 • 22:00
10 dez - 2019 • 19:00 > 10 dez - 2019 • 22:00
Objetivo:
Divulgar a técnica de redes geradoras adversariais (GANs) no Brasil ensinando o básico necessário sobre para que se possa começar a acompanhar a literatura, a entender diferentes arquiteturas e aplicá-las em problemas próprios.
Descrição:
Neste primeiro módulo serão abordadas as teorias e implementações do GAN tradicional e do Conditional GAN. Jupyter notebooks serão oferecidos, através de repositório no github, com todos os códigos em Python usados durante o curso bem como as apresentações usadas nas explicações.
Os participantes podem trazer seus próprios computadores e utilizar os Jupyter notebooks durante o curso, mas devido curto tempo não será um curso de hands-on, ou seja, não será disponibilizado tempo para que os participantes testem seus código enquanto o professor tira dúvidas.
Certificação: Será ofertado aos participantes um certificado de participação do módulo 1 constando a ementa e o número de horas do curso.
Ministrante: Dr. Junior Koch, Cientista de Dados no Elo7
Ementa:
Pré-requisitos:
Data: 10/12/2019, 19-22h
Local: Sede do Elo7, primeiro andar, auditório. Rua Beira Rio N57, Vila Olímpia, São Paulo
Bibliografia sugerida: [1] Mas o que é uma rede Neural?
[2] Descida de gradiente, como as redes neurais aprendem
[3] O que o backpropagation realmente faz?
[4] Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in neural information processing systems. 2014.
[5] Mirza, Mehdi, and Simon Osindero. "Conditional generative adversarial nets." arXiv preprint arXiv:1411.1784 (2014).
Rua Beira Rio, 57, 1º Andar, Vila Olímpia
São Paulo, SP
Elo7
Muito mais que um site, o Elo7 nasceu em 2008 com a missão de transformar a vida das pessoas através de um ambiente humanizado de compra e venda que conecta e inspira, conferindo significado a cada transação realizada. Trabalhamos para desenvolver as melhores tecnologias e oferecer aos vendedores soluções simples e práticas para o gerenciamento de suas vendas e para os compradores, uma experiência de compra fora de série.
Os dados sensíveis são criptografados e não serão salvos em nossos servidores.
Acessa a nossa Central de Ajuda Sympla ou Fale com o produtor.