Deep Learning
Documento
Informações da Disciplina
Código
COC891
Título
Deep Learning
Objetivos
Introdução aos modelos de redes neurias profundas (deep neural networks) e algoritmos de treinamento.
Utilização das principais plataformas.
Ementa
• Introdução
• Revisão de aprendizado de máquinas
• Redes neurais de múltiplas camadas
• Algoritmo da retropropagação
• Redes neurais convolucionais
• Aplicações em visão computacional
• Redes neurais recorrentes.
• Aplicações em processamento de linguagem natural
• Autocodificadores e modelos generativos
• Aprendizado por reforço
Bibliografia
• Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press
• Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Pascal Vincent, Arxiv, 2012.
• Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research – a survey paper by Itamar Arel, Derek C. Rose, and Thomas P. Karnowski.
• Graves, A. (2012). Supervised sequence labelling with recurrent neural networks(Vol. 385). Springer.
• Schmidhuber, J. (2014). Deep Learning in Neural Networks: An Overview.
• LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. “Deep learning.” Nature 521, no. 7553 (2015): 436-444.
Créditos
3.0/45h
Professor
Alexandre Gonçalves Evsukoff
Idioma
Português