Algoritmo TurboQuant: 3 mudanças que podem reduzir os custos da IA
O gargalo do cache KV encarece os LLMs; veja como o TurboQuant comprime essa memória e o que líderes de TI devem fazer a partir disso.
Deep learning e redes profundas: conceitos, frameworks como TensorFlow e exemplos de aplicação em imagem e linguagem.
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Do zero ao primeiro modelo: instale o TensorFlow, entenda o ciclo de vida em cinco etapas e monte redes neurais com tf.keras.
Passo a passo para treinar o YOLOv5 com suas imagens e ter um detector de objetos feito sob medida para o seu problema.
Um relato de quem criou um deepfake do zero com DeepFaceLab, comparando máquina local, nuvem e Faceswap para você saber por onde começar.
Comparação entre Colab gratuito e Colab Pro em GPU, tempo de sessão e memória, para você decidir se o plano pago faz sentido no seu trabalho.
O que acontece por trás de um deepfake, por que grandes empresas lançaram detectores e quais perigos essa tecnologia representa hoje.
A origem do termo deepfake e as etapas para criar um, de extrair e classificar rostos a treinar o modelo e fazer a composição final.
Como preparar seu próprio conjunto de imagens para treinar o YOLOv4 com Python e criar um detector de objetos rápido e preciso.
O que um classificador de imagens faz de verdade? Veja como a classificação funciona e aplicações como busca visual e detecção de logotipos.
Os termos parecem iguais, mas não são. Entenda o que separa o aprendizado profundo do aprendizado de máquina e como as redes neurais entram.
O que torna as redes convolucionais tão boas com imagens: invariância espacial, camadas e o raciocínio por trás da CNN explicados.