Fundamentos do JAX para aprendizagem profunda e modelos probabilísticos

Você deseja criar modelos de machine learning de alto desempenho com uma estrutura moderna e flexível? O JAX oferece uma base poderosa para computação científica, aprendizado profundo e programação probabilística, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores acelerem seu trabalho. Este curso irá equipá-lo com o conhecimento fundamental e habilidades práticas para usar com confiança o JAX para criar e otimizar modelos avançados de aprendizado de máquina, desde redes neurais até sistemas estatísticos complexos. O que você vai aprender: * Entenda os princípios fundamentais do JAX, incluindo imutabilidade e transformações funcionais * Aprenda a aplicar a diferenciação automática e a compilação Just-In-Time (JIT) para cálculos acelerados * Construir e treinar redes neurais usando uma moderna biblioteca de aprendizado profundo baseada em JAX * Explore conceitos fundamentais e padrões práticos para programação probabilística com JAX * Aplique o JAX para desenvolver modelos personalizados de aprendizado de máquina e rotinas de otimização eficientes Este curso começa com a introdução do paradigma de programação funcional exclusivo do JAX e seus principais recursos, e depois progride para a construção de modelos de aprendizado profundo e a exploração de métodos probabilísticos. Você aprenderá passo a passo através de explicações claras e exemplos de código práticos. Este curso é projetado para iniciantes com conhecimento básico de Python que estão interessados em aprendizado de máquina e querem aprender JAX. Não é necessária experiência prévia com JAX ou conceitos avançados de aprendizado de máquina. Comece sua jornada com o JAX e desbloqueie novas possibilidades em machine learning de alto desempenho.