Aulas Teóricas

Data Aula Tema/Slides Capítulo Bishop Capítulo D2l Capítulo MIT
Aula 01 (04/08) Introduction
Aula 02 (06/08) Basics on Neural Networks 5 6
Aula 03 (11/08) Convolutional Neural Networks +
CNN Architectures 10 (até 10.3) 7 e 8 9

Aulas Práticas

GitHub - liviameinhardt/deep-learning-course-fgv: Materiais do Curso Deep Learning (graduação) da FGV EMAp

Repositório da Disciplina

Materiais Extras

Livros e Cursos Completos

Deep Learning - Foundations and Concepts

Livro do Bishop com fundamentos e conceitos

Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation

Livro interativo com código e conceitos

MIT Deep Learning 6.S191

Página do curso de DL do MIT

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization (Course 2 of the Deep Learning Specialization)

Vídeos curtos explicando vários conceitos

Neural networks

Playlist do 3B1B - Explicação visual dos conceitos

Gradient Descent e Backpropagation

What is backpropagation really doing? | Chapter 3, Deep learning

3Blue1Brown - Backpropagation calculus

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Gradient Checks

Otimização

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Introdução

An overview of gradient descent optimization algorithms

Overview dos algoritmos de otimização