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Google Cloud Training

Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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What's inside

Syllabus

Introdução ao Mecanismo de atenção
Neste módulo, você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Taught by Google Cloud Training, who are recognized for their work in machine learning
Develops skills in using the attention mechanism, which is highly relevant to machine learning tasks
Suitable for beginners looking to build a foundation in machine learning
A caveat is that the course focuses on a single machine learning technique, so learners may need to supplement with other resources to gain a more comprehensive understanding of machine learning

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Attention Mechanism - Português Brasileiro with these activities:
Read "Neural Networks and Deep Learning" by Michael Nielsen
Go over the basics of neural networks and deep learning to prepare for this course
Show steps
  • Read Chapters 1-5
  • Complete the exercises in Chapters 1-5
Follow the TensorFlow Tutorial on Attention Mechanisms
Get hands-on experience with attention mechanisms and apply it with TensorFlow
Browse courses on Attention Mechanisms
Show steps
  • Complete the "Attention Mechanisms" tutorial on TensorFlow
  • Implement the attention mechanism in your own code
Solve practice problems on attention mechanisms
Reinforce your understanding of attention mechanisms by solving practice problems
Browse courses on Attention Mechanisms
Show steps
  • Solve 10-15 practice problems on attention mechanisms
  • Review your solutions and identify areas for improvement
Two other activities
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  • Plan your blog post or video content
  • Write or record your content
  • Publish and promote your content
Build a machine learning model that uses attention mechanisms
Get hands-on experience with attention mechanisms by building a real-world project
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  • Define the problem you want to solve
  • Design and implement your model
  • Train and evaluate your model
  • Interpret your results

Career center

Learners who complete Attention Mechanism - Português Brasileiro will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Pesquisador de Aprendizado de Máquina
Um Pesquisador de Aprendizado de Máquina pode usar o mecanismo de atenção para explorar novas técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina. Este curso pode ajudar os Pesquisadores de Aprendizado de Máquina a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles avancem o campo do aprendizado de máquina.
Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Um Engenheiro de Aprendizado de Máquina pode usar o mecanismo de atenção para projetar e implementar soluções de aprendizado de máquina. Este curso pode ajudar os Engenheiros de Aprendizado de Máquina a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles desenvolvam soluções mais eficazes.
Cientista de Dados
Um Cientista de Dados pode usar o mecanismo de atenção para desenvolver e melhorar modelos de aprendizado de máquina. Este curso pode ajudar os Cientistas de Dados a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles criem modelos mais precisos e eficientes.
Analista de Dados
Um Analista de Dados pode usar o mecanismo de atenção para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados. Este curso pode ajudar os Analistas de Dados a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, melhorando sua capacidade de extrair insights valiosos dos dados.
Engenheiro de Software
Um Engenheiro de Software pode usar o mecanismo de atenção para desenvolver e melhorar aplicativos de software. Este curso pode ajudar os Engenheiros de Software a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles criem aplicativos mais eficientes e fáceis de usar.
Analista de negocios
Um Analista de Negócios pode usar o mecanismo de atenção para identificar oportunidades e riscos para uma organização. Este curso pode ajudar os Analistas de Negócios a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles forneçam insights mais valiosos para a tomada de decisões.
Gerente de Produto
Um Gerente de Produto pode usar o mecanismo de atenção para entender as necessidades dos usuários e desenvolver produtos que atendam a essas necessidades. Este curso pode ajudar os Gerentes de Produto a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles criem produtos mais bem-sucedidos.
Estrategista de Marketing
Um Estrategista de Marketing pode usar o mecanismo de atenção para desenvolver e implementar campanhas de marketing mais eficazes. Este curso pode ajudar os Estrategistas de Marketing a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles alcancem um público mais amplo e envolvido.
Redator de Conteúdo
Um Redator de Conteúdo pode usar o mecanismo de atenção para criar conteúdo escrito que seja mais envolvente e informativo. Este curso pode ajudar os Redatores de Conteúdo a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles criem conteúdo que atinja um público mais amplo e os mantenha engajados.
Especialista em Experiência do Usuário
Um Especialista em Experiência do Usuário pode usar o mecanismo de atenção para projetar e implementar interfaces de usuário mais fáceis de usar. Este curso pode ajudar os Especialistas em Experiência do Usuário a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles criem interfaces de usuário mais intuitivas e agradáveis.
Analista Financeiro
Um Analista Financeiro pode usar o mecanismo de atenção para identificar oportunidades e riscos de investimento. Este curso pode ajudar os Analistas Financeiros a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles tomem decisões de investimento mais informadas.
Consultor de Gestão
Um Consultor de Gestão pode usar o mecanismo de atenção para identificar e resolver problemas de negócios. Este curso pode ajudar os Consultores de Gestão a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles forneçam soluções mais eficazes para seus clientes.
Professor
Um Professor pode usar o mecanismo de atenção para criar e ministrar aulas mais eficazes. Este curso pode ajudar os Professores a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles envolvam melhor seus alunos e os ajudem a aprender mais efetivamente.
Médico
Um Médico pode usar o mecanismo de atenção para diagnosticar e tratar pacientes de forma mais eficaz. Este curso pode ajudar os Médicos a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles identifiquem e tratem doenças mais rapidamente e com mais precisão.
Advogado
Um Advogado pode usar o mecanismo de atenção para pesquisar e apresentar argumentos jurídicos de forma mais eficaz. Este curso pode ajudar os Advogados a construir uma base para entender e aplicar o mecanismo de atenção em seu trabalho, permitindo que eles defendam melhor seus clientes e alcancem resultados mais favoráveis.

Reading list

We've selected seven books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Attention Mechanism - Português Brasileiro.
Provides a comprehensive overview of deep reinforcement learning, including the latest research and applications. It valuable resource for anyone who wants to learn more about these topics.
Provides a comprehensive overview of deep learning, including the latest research and applications. It valuable resource for anyone who wants to learn more about this field.
Provides a practical introduction to deep learning using Python. It valuable resource for anyone who wants to learn how to build and deploy deep learning models.
Provides a practical introduction to natural language processing using transformers. It valuable resource for anyone who wants to learn how to build and deploy NLP models.
Provides a comprehensive overview of neural machine translation, including the latest research and applications. It valuable resource for anyone who wants to learn more about this field.
Provides a comprehensive overview of text summarization, including the latest research and applications. It valuable resource for anyone who wants to learn more about this field.

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