O Livro "Introdução Hands-on de algoritmos de Deep Learning e Deep Reinforcement Learning com Python e Pytorch" introduz os principais algoritmos e técnicas de Deep Learning, combinando os conceitos teóricos à aplicação prática em Python. O objetivo é simplificar a utilização dessas técnicas, permitindo que o leitor com pouca experiência consiga entendê-las e utilizá-las de maneira rápida. O livro conta com 5 lições que explicam o funcionamento de cada algoritmo utilizado e fornece o código para execução imediata, aplicando um modelo de Inteligência Artificial a um problema prático e, ao final, sugerindo pequenas alterações na execução para aumentar o entendimento da técnica.
Os temas abordados nas lições são:
- Lição 1: Regressão linear e Redes Neurais Profundas (DNN)
- Lição 2: Redes Neurais Convolucionais (CNN)
- Lição 3: Redes Neurais Recorrentes (RNN)
- Lição 4 e 5: Algoritmos de Reinforcement Learning (DQN e DDPG)
Nas seções abaixo existem instruções para a execução de cada lição.
Caso você não tenha muita experiência utilizando as tecnologias de python notebooks, recomenda-se fortemente que dê preferência para a opção da nuvem.
Para rodar o notebook localmente, recomendamos fortemente o uso de um ambiente virtual como o Anaconda, ou o Venv , disponíveis para diversos sistemas operacionais.
git clone https://github.com/PanGeiaUnB/Livro_Hands-on
Com o seu ambiente virtual ativado, dentro da pasta base:
../Livro_Hand-on
rode o seguinte comando:
pip install -r requirements.txt
Com isso será possível rodar localmente de maneira correta todos os notebooks clonados.
Também é possível rodar os notebooks no ambiente do google collab, acessando o drive do PanGEIA:
O grupo de estudos PanGEIA é composto por 9 integrantes que têm como objetivos aperfeiçoar e compartilhar o seu conhecimento nos campos de ciência de dados e inteligência artificial. O grupo surgiu com o propósito de reunir estudantes que participaram de um curso de Machine Learning e Deep Learning para dessa forma expandir o conhecimento na área além de proporcionar uma maior integração entre as pessoas. Além disso, o grupo tem como missão difundir o conhecimento sobre a área que tem se mostrado extremamente útil e poderosa em diversos campos.
O grupo possui estudantes da Universidade de Brasília e da Universidade Federal de Goiás de diferentes cursos. A diversidade presente no grupo é importante para a expansão do conhecimento já que cada aluno compartilha com o grupo uma bagagem diferente de conhecimento.
| Nome | Curso |
|---|---|
| Augusto Durães Camargo | Engenharia de Software - UnB |
| Breno de Almeida Beleza | Engenharia Mecatrônica/Controle e Automação - UnB |
| Eduardo Rodrigues de Farias | Engenharia de Software - UnB |
| Fernanda Vaz Borges Carneiro | Engenharia Mecatrônica/Controle e Automação - UnB |
| Gabriel Pimenta de Freitas Cardoso | Engenharia Elétrica - UnB |
| Gustavo Viana Penido | Engenharia de Redes de Comunicação - UnB |
| Henrique Augusto Gomes Togo | Engenharia Elétrica - UnB |
| Lallamand Canedo de Souza | Engenharia Elétrica - UnB |
| Pedro Vitor Menegat de Araujo | Sistemas de Informação - UFG |