Como Começar em Deep Learning com Recursos Gratuitos? Um Guia Prático

Deep learning, como um componente central da área de inteligência artificial, está mudando nossas vidas e trabalho em uma velocidade sem precedentes. De carros autônomos a diagnósticos médicos e processamento de linguagem natural, as aplicações de deep learning estão em todos os lugares. No entanto, para iniciantes, o conhecimento teórico e a operação prática de deep learning podem parecer um pouco assustadores. Felizmente, existem muitos recursos gratuitos na Internet que podem nos ajudar a começar facilmente. Este artigo irá organizar um guia prático de introdução ao deep learning com base nas discussões no X/Twitter, para ajudá-lo a dominar os principais conceitos e habilidades de deep learning do zero.

1. Entenda os Fundamentos do Deep Learning

Antes de mergulhar na prática, é crucial entender os conceitos básicos do deep learning. Como @@techhybrindia apontou, a IA não é apenas dados e algoritmos, mas também requer poder computacional robusto. Os modelos de deep learning precisam de muitos recursos de GPU ou TPU, bem como grande quantidade de memória e poder de computação de alta velocidade para serem treinados. Portanto, entender esses fundamentos de hardware é essencial para entender a escala e a complexidade do deep learning.

Conceitos-chave:

• Redes Neurais (Neural Networks): A base do deep learning, imitando a forma como os neurônios do cérebro humano se conectam.
• Profundidade (Depth): Refere-se ao número de camadas em uma rede neural. Quanto mais camadas, mais complexas são as características que o modelo pode aprender.
• Retropropagação (Backpropagation): O algoritmo central para treinar redes neurais, usado para atualizar os pesos na rede.
• Funções de Ativação (Activation Functions): Introduzem não linearidade, permitindo que as redes neurais aprendam padrões complexos. Por exemplo, ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.
• Funções de Perda (Loss Functions): Medem a diferença entre os resultados previstos do modelo e os resultados reais, usadas para otimizar os parâmetros do modelo. Por exemplo, Erro Quadrático Médio (MSE), Perda de Entropia Cruzada (Cross-Entropy Loss), etc.
• Otimizadores (Optimizers): Usados para atualizar os parâmetros do modelo, reduzindo o valor da função de perda. Por exemplo, Gradiente Descendente (Gradient Descent), Adam, SGD, etc.

Recursos de Aprendizagem Gratuitos:

• Livros:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 compartilharam livros gratuitos de IA e ML fornecidos pelo MIT, entre os quais "Understanding Deep Learning" é uma ótima leitura introdutória.
    • Understanding Deep Learning: Este livro apresenta de forma simples e direta vários aspectos do deep learning, desde conceitos básicos até técnicas avançadas.
    • Foundations of Machine Learning: Este livro cobre a teoria básica do aprendizado de máquina e é muito útil para entender os princípios do deep learning.
  • @@KirkDBorne recomendou "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" e "Deep Learning Foundations and Concepts", esses dois livros podem ajudá-lo a entender o deep learning de uma perspectiva matemática.

• Cursos Online:

  • @@shamimai1 recomendou cursos gratuitos fornecidos pelo Google, como "Understanding machine learning" e "Introduction to Large Language Models", esses cursos podem ajudá-lo a entender rapidamente os conceitos básicos de deep learning e LLM.
  • @@mehmetsongur_ compartilhou vídeos do curso de Deep Learning do MIT, que podem ser assistidos no Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Configurando o Ambiente de Deep Learning

Para realizar a prática de deep learning, primeiro você precisa configurar um ambiente de desenvolvimento adequado. Os frameworks de deep learning comumente usados incluem TensorFlow e PyTorch.

Passos:

1. Instale o Python: Deep learning usa principalmente a linguagem Python para desenvolvimento. Recomenda-se instalar o Python 3.6 ou superior.
2. Instale o TensorFlow ou PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Se sua máquina tiver uma GPU NVIDIA e CUDA e cuDNN já estiverem instalados, você pode instalar a versão GPU do TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Escolha o comando de instalação apropriado com base no seu sistema operacional e versão do CUDA, por exemplo:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Recomenda-se visitar o site oficial do PyTorch (https://pytorch.org/) para obter os comandos de instalação mais recentes
     

3. Instale outras bibliotecas necessárias: Por exemplo, NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Use Jupyter Notebook ou Google Colab: O Jupyter Notebook fornece um ambiente de programação interativo, que é muito adequado para experimentos e aprendizado de deep learning. O Google Colab fornece recursos de GPU gratuitos, permitindo que você execute treinamento de deep learning na nuvem.

3. Prática: Construindo seu Primeiro Modelo de Deep Learning

Aprender a teoria é importante, mas mais importante é a prática. Aqui está um exemplo simples de como construir um modelo de deep learning para classificação de imagens usando Keras (a API de alto nível do TensorFlow):

Passos:1. Importar as bibliotecas necessárias:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. Carregar o conjunto de dados: Usar o conjunto de dados MNIST (imagens de dígitos manuscritos) integrado no Keras. python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Pré-processar os dados: Normalizar os dados da imagem para o intervalo 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Construir o modelo: Usar a Keras Sequential API para construir um modelo CNN simples. python model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(28, 28, 1)), layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation="softmax"), ] ) model.summary() # Imprimir a estrutura do modelo 5. Compilar o modelo: Configurar o otimizador, a função de perda e as métricas de avaliação. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Treinar o modelo: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Avaliar o modelo: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Exibir os resultados python # Visualizar alguns resultados de previsão do conjunto de teste predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 3. Construindo Seu Primeiro Modelo de Deep Learning

Vamos criar um modelo simples de deep learning usando Keras para classificar dígitos manuscritos do conjunto de dados MNIST.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregar o conjunto de dados MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Pré-processar os dados
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Definir o modelo
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Achata a imagem 28x28 em um vetor de 784
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # Camada densa com 128 neurônios e função de ativação ReLU
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # Camada de saída com 10 neurônios (um para cada dígito) e função de ativação softmax
])

# Compilar o modelo
model.compile(optimizer='adam', # Otimizador Adam
              loss='sparse_categorical_crossentropy', # Função de perda para classificação multiclasse
              metrics=['accuracy']) # Métrica de avaliação: acurácia

# Treinar o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # Treina o modelo por 5 épocas

# Avaliar o modelo
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Acurácia: {accuracy}')

# Fazer previsões
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

# Visualizar as previsões
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(1, 10, i+1)
    plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
    plt.title(f\A aprendizagem profunda é um campo cheio de oportunidades e desafios. Ao aproveitar recursos gratuitos, configurar um ambiente de desenvolvimento adequado e persistir na prática, você também pode dominar os conceitos e habilidades essenciais da aprendizagem profunda e aplicá-los a problemas reais. Esperamos que este artigo ajude você a começar com sucesso na aprendizagem profunda e a ir cada vez mais longe no caminho da inteligência artificial!