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

1. Introdução
2. Revisão de aprendizado de máquinas
3. Redes neurais de múltiplas camadas
4. Algoritmo da retropropagação
5. Redes neurais convolucionais
6. Aplicações em visão computacional
7. Redes neurais recorrentes.
8. Aplicações em processamento de linguagem natural
9. Autocodificadores e modelos generativos
10. 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