Lista de Exercícios – Aprendizado Profundo (2025.1)

Repositório destinado à resolução da Lista de Exercícios da disciplina Aprendizado Profunddo.

Conteúdo

Este repositório reúne implementações práticas de redes neurais em diferentes contextos:

1. Perceptron Multicamadas (MLP)

   • Aproximação de funções matemáticas.
   • Predição de sobrevivência no desastre do Titanic (Kaggle).

2. Redes Convolucionais (CNNs)

   • Classificação de imagens utilizando a base CIFAR-10.

3. Autoencoders

   • Reconstrução de imagens com Fashion-MNIST.
   • Denoising Autoencoder para remoção de ruído.

4. Redes Recorrentes (RNNs – LSTM/GRU)

   • Análise de sentimentos em postagens do Twitter (Sentiment140).

Objetivo

O repositório serve como ambiente de estudo e prática de técnicas de Aprendizado Profundo, incluindo:

• Pré-processamento de dados.
• Treinamento e validação de modelos.
• Visualização de métricas e resultados (curvas de erro, matrizes de confusão, reconstruções de imagens).

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