Fronteiras Da Aprendizagem Profunda

Fronteiras em Aprendizagem Profunda: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems apresenta uma explora誽o abrangente das direc踥es emergentes na aprendizagem profunda para al幦 das arquitecturas e m彋odos de forma誽o tradicionais. O livro examina criticamente as limita踥es da retropropaga誽o, a implausibilidade biol鏬ica, a inefici瘽cia da mem鏎ia e o esquecimento catastr鏹ico, ao mesmo tempo que apresenta alternativas inovadoras, como redes neurais de picos, codifica誽o preditiva e propaga誽o de equil燢rio. Abrange t鏕icos avan蓷dos como a meta-aprendizagem, modelos de equil燢rio profundos, arquitecturas transformadoras, redes neurais gr塻icas, IA neuro-simb鏊ica, aprendizagem auto-supervisionada, modelos de difus緌, estrat嶲ias de forma誽o escal嫛eis e t嶰nicas de infer瘽cia eficientes. O trabalho d?瘽fase ?aprendizagem causal, ?robustez advers嫫ia, ?quantifica誽o da incerteza, ?IA explic嫛el e ?aprendizagem multimodal como componentes essenciais para sistemas de IA fi嫛eis e generaliz嫛eis. Ao fazer a ponte entre os fundamentos te鏎icos e as aplica踥es do mundo real nos cuidados de sae, na descoberta cient璗ica e na automatiza誽o, o livro fornece uma vis緌 prospetiva da aprendizagem profunda que avan蓷 para uma intelig瘽cia artificial mais adapt嫛el, interpret嫛el e eficiente em termos energ彋icos.