Aprofunde-se na Deep Learning e aplique os seus princípios aos seus projetos de visão artificial graças aos novos desenvolvimentos nesta área oferecidos por este Curso" 

O mundo tecnológico atual não pode ser compreendido sem os avanços da inteligência artificial e das suas subespecialidades, como a Machine Learning ou a visão artificial. Assim, uma das mais importantes é a Deep Learning, que consiste na aprendizagem profunda e sistemática efetuada por uma máquina ou dispositivo que realiza uma atividade específica. Ao fim de algum tempo, a máquina é capaz de realizar tarefas complexas com base no conhecimento que adquiriu, tarefas que não estão ao alcance de um computador convencional ou de um ser humano. 

Por este motivo, é uma área vital na tecnologia atual que está em constante evolução e que é necessário conhecer para poder trabalhar neste domínio de acordo com as últimas inovações. Assim, este Curso de Deep Learning explora toda uma série de questões relacionadas com esta disciplina, como as redes neuronais, as funções de ativação ou o hardware para a fase de treino. 

Para além disso, os alunos terão acesso a um corpo docente de excelência neste domínio, bem como a numerosos recursos didáticos multimédia, tais como técnicas de vídeo, masterclasses, exercícios práticos e resumos interativos. Tudo isto seguindo também uma metodologia de ensino 100% online especialmente concebida para que o profissional possa conciliar o seu trabalho com os seus estudos.  

As últimas inovações em Deep Learning estão aqui. Não espere mais e especialize-se” 

Este Curso de Deep Learning conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em deep learning
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• As lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

A tecnologia está a avançar rapidamente e é necessária uma atualização constante no campo da Deep Learning. Este Curso atualiza-o, preparando-o para o presente e futuro da profissão" 

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  

Os seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirão ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para praticar em situações reais.  

A estrutura deste Curso centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante a especialização. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos criados por especialistas reconhecidos.    

A Deep Learning é fundamental no domínio da visão artificial. Incorpore as melhores técnicas no seu trabalho quotidiano e progrida no domínio da inteligência artificial"

A metodologia de ensino da TECH Global University permite ao aluno decidir como, quando e onde estudar, adaptando-se às suas circunstâncias pessoais e profissionais"

Este Curso de Deep Learning tem apenas 1 módulo especializado que aprofundará temas como a regressão linear, os tipos de loss functions, os hiperparâmetros, a criação de uma rede neuronal, a construção da rede, o treino, a visualização de resultados, as técnicas de forward propagation e backpropagation ou a regularização e normalização, entre muitos outros elementos relevantes nesta área.  

Conceba as melhores redes neuronais para os seus projetos de Deep Learning graças a esta capacitação"    

Módulo 1. Deep Learning

1.1. Inteligência artificial 

1.1.1. Machine Learning 
1.1.2. Deep Learning 
1.1.3. A explosão do Deep Learning. Porquê agora?

1.2. Redes neurais 

1.2.1. A rede neural 
1.2.2. Utilizações das redes neurais 
1.2.3. Regressão linear e perceptron 
1.2.4. Forward propagation 
1.2.5. Backpropagation 
1.2.6. Feature vectors 

1.3. Loss Functions 

1.3.1. Loss Function 
1.3.2. Tipos de Loss Functions 
1.3.3. Escolha da Loss Function 

1.4. Funções de ativação 

1.4.1. Função de ativação 
1.4.2. Funções lineares 
1.4.3. Funções não lineares 
1.4.4. Saída vs. Hidden Layer Activation Functions 

1.5. Regularização e normalização 

1.5.1. Regularização e normalização 
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation 
1.5.3. Métodos de regularização: L1, L2 e Dropout 
1.5.4. Métodos de normalização: Batch, Weight, Layer 

1.6. Otimização 

1.6.1. Gradient Descent 
1.6.2. Stochastic Gradient Descent 
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent 
1.6.4. Momentum 
1.6.5. Adam 

1.7. Hyperparameter Tuning e pesos 

1.7.1. Os hiperparâmetros 
1.7.2. Batch Size vs. Learning Rate vs. Step Decay 
1.7.3. Pesos 

1.8. Métricas de avaliação de redes neurais 

1.8.1. Exatidão 
1.8.2. Dice coefficient 
1.8.3. Sensibilidade vs. Especificidade/Recall vs. Precisão 
1.8.4. Curva ROC (AUC) 
1.8.5. F1-score 
1.8.6. Matriz de confusão 
1.8.7. Validação cruzada 

1.9. Frameworks e Hardware 

1.9.1. Fluxo Tensorial 
1.9.2. Pytorch 
1.9.3. Caffe 
1.9.4. Keras 
1.9.5. Hardware para a fase de treino 

1.10. Criação de redes neurais - treino e validação 

1.10.1. Dataset 
1.10.2. Construção da rede 
1.10.3. Treino 
1.10.4. Visualização de resultados 

Aproveite esta oportunidade para adquirir conhecimentos sobre os últimos desenvolvimentos na área e aplicá-los na sua atividade diária"