O curso de Redes Neurais: Algoritmos RTRL, BPTT e Redes LSTM é projetado para fornecer uma compreensão aprofundada dos desafios e soluções no treinamento de redes neurais recorrentes. Você aprenderá porque o algoritmo de retropropagação tradicional não é eficaz para treinar redes recorrentes, devido à dificuldade em lidar com dependências temporais e gradientes que desaparecem ou explodem. O curso descreve o princípio de funcionamento dos algoritmos RTRL (Real-Time Recurrent Learning) e BPTT (Backpropagation Through Time), destacando suas abordagens para lidar com essas questões e suas respectivas aplicações.

Além disso, o curso avalia os requisitos de memória e a complexidade do algoritmo BPTT, proporcionando uma compreensão clara dos recursos necessários para sua implementação. Será abordado o efeito das redes de memória de longo curto prazo (LSTM) em redes neurais, que são projetadas para superar as limitações das redes recorrentes tradicionais. O curso inclui a programação de redes LSTM em aplicações sequenciais e a avaliação de seu uso, preparando você para aplicar essas técnicas avançadas em problemas reais de processamento de sequências, como previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural.

Bons estudos.

O curso Redes Neurais: Algoritmos RTRL, BPTT e Redes LSTM é voltado para profissionais e estudantes da área de Inteligência Artificial, além de interessados no assunto.

Este curso dispõe dos seguintes recursos de acessibilidade: cores em alto-contraste, aumento de fonte e tradução automática mediante a Língua Brasileira de Sinais (Libras). Para ativar esses recursos, acesse "minha conta" do lado direito da tela na parte superior e habilite de acordo com sua necessidade.