COC 891 - Deep Learning
Professor(es)
Alexandre Gonçalves Evsukoff
Objetivos/Motivação
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
[1] Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press
[2] Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Pascal Vincent, Arxiv, 2012.
[3] Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research – a survey paper by Itamar Arel, Derek C. Rose, and Thomas P. Karnowski.
[4] Graves, A. (2012). Supervised sequence labelling with recurrent neural networks(Vol. 385). Springer.
[5] Schmidhuber, J. (2014). Deep Learning in Neural Networks: An Overview.
[6] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. “Deep learning.” Nature 521, no. 7553 (2015): 436-444.
Créditos / CH
3.0/45h