This is the Linux app named Deep Learning Is Nothing whose latest release can be downloaded as Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Deep Learning Is Nothing com o OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
Aprendizado profundo não é nada
DESCRIÇÃO:
Deep-Learning-Is-Nothing apresenta conceitos de aprendizado profundo em um estilo acessível e inovador que desmistifica a estrutura por trás dos modelos modernos. Normalmente, começa com álgebra linear, cálculo e atualizações de otimização antes de passar para perceptrons, redes multicamadas e treinamento baseado em gradiente. As implementações privilegiam exemplos curtos e legíveis — geralmente NumPy primeiro — para mostrar como os passes para frente e para trás funcionam sem depender apenas de frameworks de alto nível. Uma vez que os fundamentos estejam claros, o material se estende a CNNs, RNNs e mecanismos de atenção, explicando por que cada arquitetura se adapta a tarefas específicas. As seções práticas abrangem pipelines de dados, regularização e avaliação, enfatizando técnicas de reprodutibilidade e depuração. O objetivo é substituir chavões por intuição para que os alunos possam raciocinar sobre arquiteturas e dinâmicas de treinamento com confiança.
Recursos
- Atualizações de matemática e otimização diretamente relacionadas ao código
- Implementações do zero que revelam passes para frente e para trás
- Progressão gradual de MLPs para CNNs, RNNs e atenção
- Orientação prática sobre preparação, regularização e avaliação de dados
- Exemplos legíveis que conectam o uso do NumPy e do framework
- Ênfase na intuição e na resolução de problemas em vez de clichês
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.