Workshop de Aprendizado de Máquina e Redes Neurais com Pytorch

Este repositório contém todo o material necessário para acompanhar o workshop de Aprendizado de Máquina utilizando PyTorch. Ao final do workshop, você terá aprendido os conceitos básicos de machine learning e como implementá-los usando PyTorch.

Configuração do Ambiente

Siga os passos abaixo para configurar o ambiente necessário para o workshop.

1. Criar o ambiente Conda

Utilize o arquivo mlWorkshop.yml para criar o ambiente Conda com todas as dependências necessárias:

conda env create -f mlWorkshop.yml

2. Ativar o ambiente

Após a criação do ambiente, ative-o utilizando o seguinte comando:

conda activate mlWorkshop

3. Iniciar o servidor Jupyter

Agora, para acessar os notebooks do workshop, inicie o servidor Jupyter com o comando:

jupyter-notebook

Isso abrirá o navegador com a interface do Jupyter, onde você poderá acessar os notebooks do workshop.

Estrutura do Repositório

• notebooks/: Contém os notebooks do workshop, cobrindo desde os conceitos introdutórios de aprendizado de máquina até exemplos práticos utilizando PyTorch.
• data/: Diretório para armazenar os conjuntos de dados utilizados nos exemplos e exercícios.
• mlWorkshop.yml: Arquivo de configuração do Conda que lista todas as dependências necessárias para o workshop.

Recursos adicionais

Para mais informações sobre as bibliotecas utilizadas, visite:

• PyTorch
• Conda
• Jupyter Notebook

Contribuindo

Se você deseja contribuir com melhorias ou sugestões, fique à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

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Esperamos que este workshop seja útil para o seu aprendizado de machine learning com PyTorch!