Olá e bem-vindo.
Como você provavelmente já sabe,
"deep learning" já transformou
os negócios na internet tradicional, tais como pesquisa na web e publicidade.
Mas a aprendizagem profunda também está permitindo
criar novos produtos e negócios e novas maneiras de ajudar as pessoas.
Desde melhores serviços de saúde,
onde a aprendizagem profunda está ficando realmente boa em leitura
de imagens de raio-x, até na produção de uma educação personalizada,
e desde a agricultura de precisão, até mesmo em carros autoconduzidos e muitos outros.
Se quiser aprender sobre as ferramentas de aprendizagem profunda e
ser capaz de aplicá-las na construção de coisas incríveis,
quero ajudá-lo a chegar lá.
Quando você terminar esta sequência de cursos na Coursera,
chamada de "especialização", você será capaz de colocar,
com bastante confiança, a aprendizagem profunda em seu currículo.
Na próxima década,
creio que todos nós teremos uma oportunidade de construir um mundo incrível, uma sociedade incrível,
que será movido, que será movida a Inteligência Artificial,
e espero que você tenha um papel importante na criação desta sociedade movida a base de IA.
Isso posto, comecemos!
Creio que a IA é a nova eletricidade.
Começando a cerca de 100 anos atrás,
a eletrificação da nossa sociedade transformou cada grande indústria,
tudo que vai desde transporte, manufatura,
até saúde, comunicação e muitas outras.
E hoje, vemos um surpreendente caminho claro
para a IA nos dar uma transformação igualmente grande!
E claro, a parte da IA que está aumentando
rapidamente e direcionando um monte destes desenvolvimentos, é aprendizagem profunda.
Então hoje, aprendizagem profunda é uma das mais
altamente procuradas nos mundos da tecnologia e das habilidades.
E através deste curso e alguns outros depois deste,
quero auxiliá-lo a ganhar e dominar tais habilidades.
Então aqui está o que você aprenderá nesta sequência de
cursos, também chamados de "especialização" aqui na Coursera.
No primeiro curso,
você aprenderá sobre os fundamentos das redes neurais,
aprenderá sobre redes neurais e aprendizagem profunda.
Este vídeo que você está vendo é parte
deste primeiro curso, que dura quatro semanas, no total.
E cada um dos cinco cursos na especialização terá cerca de duas a quatro semanas,
com a maioria deles, na verdade, menor do que quatro semanas.
Mas neste primeiro curso,
você aprenderá como construir uma rede neural, incluindo
uma rede neural profunda, e como direcioná-la aos dados.
Ao final deste curso,
você será capaz de construir uma rede neural profunda para reconhecer, adivinhe...
Gatos. Por alguma razão,
há um gato correndo por aí em aprendizagem profunda.
E, seguindo a tradição, neste primeiro curso,
construiremos um reconhecedor de gatos.
Em seguida, no segundo curso,
você aprenderá sobre os aspectos práticos da aprendizagem profunda.
Então você aprenderá, agora que já construiu sua rede,
como, de fato, fazê-la ter um bom desempenho.
Depois você aprenderá sobre afinação de hiperparâmetro, sobre regularização,
sobre como diagnosticar tendências e variantes e sobre
algoritmos de otimização avançados, como Momentum, RMS prop e Algoritmo de autorização de Adam.
Às vezes, parece que há muito refinamento,
até mesmo magia negra, em como construir sua rede neural.
Então, o segundo curso que será de três semanas,
desmitificará algumas destas magias negras.
No terceiro curso, que terá só duas semanas,
você aprenderá como estruturar seu projeto de aprendizagem automática.
Acontece que a estratégia para construir
um sistema de aprendizagem automática mudou na era da aprendizagem profunda.
Então, por exemplo, a forma de dividir os dados para treinamento,
para desenvolvimento (ou dev) também chamado de conjunto de validação cruzada e para conjunto de testes,
mudou na era da aprendizagem profunda.
Então se as novas melhores práticas estão fazendo isso
e, independentemente de seu conjunto de treinamento e o de teste vir de diferentes distribuições,
isso vem acontecendo muito mais na era da aprendizagem profunda.
Então, como lidar com isso?
E se você já ouviu falar de aprendizagem profunda de ponta a ponta,
você também aprenderá mais sobre ela neste terceiro curso
e verá quando deve usá-la e, talvez, quando não deveria.
O material neste terceiro curso é relativamente exclusivo.
Compartilharei com você muitas das lições difíceis que aprendi,
construindo e entregando muitos produtos usando aprendizagem profunda.
Tanto quanto sei,
é um material que não é ensinado na
maioria das universidades que têm cursos de aprendizagem profunda.
Mas eu realmente espero que você faça seus sistemas de aprendizagem profunda funcionarem bem.
No próximo curso,
falaremos sobre redes neurais convolucionais, frequentemente abreviados CNNs.
CNNs são frequentemente aplicadas ao processamento de imagens.
Então, você aprenderá a construir tais modelos no curso quatro.
Finalmente, no curso cinco,
você aprenderá sobre modelos de sequência e como aplicá-los
ao processamento de linguagem natural e a outros problemas.
Modelos de sequência incluem modelos como
redes neurais recorrentes, abreviadas como RNNs e modelos LSTM,
estes últimos, para modelos de memória de curto e de longo prazos.
Você aprenderá o que esses termos significam no curso cinco e será capaz de
aplicá-los aos problemas de processamento de linguagem natural.
Então você aprenderá tais modelos no curso cinco e será capaz de aplicá-los aos dados de sequência.
Assim, por exemplo, a linguagem natural é apenas uma sequência de palavras.
Também entenderá como tais modelos podem ser aplicados ao reconhecimento da fala,
ou para criar música, e outros problemas.
Assim, nestes cursos
você aprenderá as ferramentas de aprendizagem profunda;
será capaz de aplicá-las na construção de coisas incríveis;
e espero que muitos de vocês, com isso, avancem em suas carreiras profissionais.
Isso posto, comecemos!
Por favor, siga para o próximo vídeo, onde falaremos sobre
aprendizagem profunda aplicada ao aprendizado supervisionado. Tradução: Carlos O. D. Lage|Revisão: Julia Yuri