16 Projetos em Deep Learning para Desenvolvedores Iniciantes em Inteligência Artificial

1. Classificação de Imagens com CNN:

Implemente uma rede neural convolucional (CNN) para classificar imagens em categorias. LER MAIS

2. Reconhecimento de Dígitos Manuscritos (MNIST):

Desenvolva um modelo para reconhecer dígitos escritos à mão usando o conjunto de dados MNIST. LER MAIS

3. Detecção de Objetos em Imagens:

Utilize arquiteturas como YOLO ou SSD para detectar objetos em imagens. LER MAIS

4. Geração de Texto com Redes Neurais Recorrentes (RNN):

Crie uma RNN para gerar texto, como músicas, poemas ou código. LER MAIS

5. Tradução Automática de Idiomas:

Implemente um modelo de tradução automática usando redes neurais, como Seq2Seq. LER MAIS

6. Reconhecimento Facial:

Desenvolva um sistema de reconhecimento facial que identifique rostos em imagens. LER MAIS

7. Estilo de Transferência de Imagens:

Explore a transferência de estilo entre imagens usando redes neurais convolucionais. LER MAIS

8. Análise de Sentimentos em Textos:

Crie um modelo que analise a polaridade do sentimento em textos, identificando se são positivos, negativos ou neutros. LER MAIS

9. Previsão de Séries Temporais com LSTM:

Utilize redes recorrentes LSTM para prever séries temporais, como preços de ações. LER MAIS

10. Aprendizado Não Supervisionado com Autoencoders:

Implemente autoencoders para aprendizado não supervisionado e redução de dimensionalidade. LER MAIS

11. Redes Generativas Adversariais (GANs):

Desenvolva uma GAN para gerar imagens realistas, como rostos humanos ou obras de arte. LER MAIS

12. Reconhecimento de Voz:

Crie um sistema de reconhecimento de voz usando redes neurais, como WaveNet. LER MAIS

13. Classificação de Documentos com BERT:

Utilize modelos pré-treinados como BERT para classificação de documentos. LER MAIS

14. Segmentação Semântica em Imagens:

Implemente modelos para segmentar imagens e identificar objetos e suas classes. LER MAIS

15. Processamento de Linguagem Natural (NLP) com Transformers:

Explore modelos baseados em transformers para tarefas avançadas em NLP. LER MAIS

16. Redes Neurais Recorrentes para Previsão de Texto:

Utilize RNNs para prever próximas palavras em um texto, criando um modelo de linguagem. LER MAIS

Importante!

Esses projetos proporcionarão uma sólida compreensão do deep learning e suas aplicações em diversas áreas. Ao realizar esses projetos, você ganhará experiência prática e poderá expandir suas habilidades em inteligência artificial. Certifique-se de ajustar os projetos de acordo com seus interesses específicos e explorar novos desafios à medida que avança. LER MAIS

Conheça o Portal Carreira em TI na Prática:

Guia completo do Iniciante ao Avançado em Tecnologia da Informação. Entre também na Comunidade do WhatsApp. Clique em Ler mais. LER MAIS