Introdução a Redes Neurais com pytorch.

Neste vídeo, Rogério Nogueira apresenta uma introdução prática e teórica às redes neurais utilizando PyTorch. Ele começa desmistificando o conceito de redes neurais, explicando como essas estruturas se inspiram no cérebro humano para resolver problemas complexos através de aprendizado a partir de dados. Rogério detalha os componentes básicos de uma rede neural, incluindo perceptrons, camadas de entrada, camadas ocultas e de saída, além das funções de ativação como sigmoid, ReLU e tangente hiperbólica.
O vídeo segue com uma explicação prática sobre a criação de uma rede neural simples utilizando PyTorch, incluindo a definição da arquitetura, funções de ativação, funções de perda e otimizadores. Rogério demonstra passo a passo como preparar os dados, criar a rede neural, treinar o modelo e avaliar seu desempenho. Ele utiliza exemplos práticos para ilustrar como ajustar os parâmetros da rede e otimizar a performance, tornando o aprendizado acessível e direto.
Essa aula é ideal para iniciantes em machine learning que desejam entender os conceitos básicos e aplicar redes neurais em seus próprios projetos. Se você está começando no mundo da inteligência artificial ou quer aprimorar suas habilidades com PyTorch, este vídeo é uma ótima introdução. Não perca e inscreva-se para mais conteúdo educativo!

[@WallaceCarlis]

Excelente, parabéns pela iniciativa!

[@brucefloresta]

Quero aprender redes neurais para aplicar na agronomia