Machine Learning II

A disciplina Machine Learning 2 será dedicada ao estudo de Deep Learning, abrangendo desde a programação eficiente em GPU até aplicações em visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço. O curso será estruturado em quatro módulos principais:

1. Programação de alto desempenho em GPU: Introdução a programação em CUDA.
2. Redes neurais convolucionais (CNNs): Arquiteturas, treinamento e aplicações para análise e geração de imagens.
3. Modelos de linguagem (LLMs): Fundamentos, fine-tuning e aplicações práticas.
4. Aprendizado por reforço profundo (Deep RL): Conceitos fundamentais, algoritmos clássicos e aplicações.

Referências:
Programming Massively Parallel Processors – David B. Kirk
Understanding Deep Learning – Prince Simon
Probabilistic Machine Learning: An Introduction – Kevin P. Murphy
Reinforcement Learning: An Introduction – Richard S. Sutton & Andrew G. Barto
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