Matricule-se e obtenha um ensino de última geração e eficaz com o Relearning da TECH. Esqueça a memorização e passe a ter uma aprendizagem eficiente"

Em um ambiente de engenharia em constante evolução, o Deep Learning tornou-se uma ferramenta essencial para o processamento de dados e a solução de problemas complexos. Assim, as Bases Matemáticas do Deep Learning são usadas em campos tão diversos quanto a medicina, o setor automotivo, a detecção de fraudes e a análise financeira, entre outros. É por essa razão que a demanda por profissionais altamente capacitados nessa área só está aumentando.

Neste contexto, o programa da TECH foi criado para atender às necessidades do mercado e oferecer aos alunos uma educação de qualidade nessa disciplina. Este programa foi projetado especificamente para oferecer aos alunos uma compreensão completa da matemática fundamental que está na base do Deep Learning, incluindo cálculo, teoria da probabilidade e estatística. Além disso, os alunos terão a oportunidade de adquirir habilidades avançadas de programação em Tensorflow e Deep Visual Computer, entre outras ferramentas. Tudo isso é apresentado em um formato 100% online, o que permite que os alunos adaptem seus estudos ao seu ritmo de vida e acessem o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento.

Para facilitar a aprendizagem do aluno, a TECH desenvolveu um programa completo baseado na metodologia Relearning para a repetição progressiva e natural de conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as competências necessárias, ajustando seus estudos ao seu estilo de vida. Além disso, o formato totalmente online permitirá que o profissional acesse aos conteúdos teórico-práticos de qualquer lugar e a qualquer momento por meio de um dispositivo com conexão à internet, concentrando-se apenas em sua aprendizagem. Além disso, poderá acessar os conteúdos de qualquer lugar e a qualquer momento, tudo o que precisa é de um dispositivo com conexão à Internet.

Com a TECH você poderá projetar sua carreira profissional sem descuidar de outras áreas de sua vida, por isso oferecemos um ensino flexível e adaptado às suas necessidades"

Este Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Deep Learning
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações rigorosas e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un impulso a tu carrera profesional. No esperes más”

O corpo docente do Curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos. 

Você atingirá seus objetivos com o apoio de uma equipe de professores especializada em modelos de redes neurais e otimização"

Um Curso 100% online que lhe dará o conhecimento mais amplo e abrangente de funções multivariadas e derivadas de funções multivariadas"

Este programa de estudos foi criado levando em conta a metodologia pedagógica que distingue a TECH, o Relearning. Pioneiros em seu uso, essa técnica de aprendizagem garante que o especialista tenha uma experiência acadêmica mais natural e eficaz, reiterando os conceitos mais importantes das Bases Matemáticas do Deep Learning durante todo o programa. Dessa forma, não só se obtém uma assimilação mais eficaz do programa de estudos, mas também uma economia considerável nas horas de estudo necessárias para passar no Curso.

Escolha seu horário, ritmo de estudo e o local. A TECH fornece os recursos e lhe dá acesso a eles 24 horas por dia"

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos do Deep Learning

1.1. Funções e Derivadas

1.1.1. Funções lineares
1.1.2. Derivadas parciais
1.1.3. Derivadas de ordem superior

1.2. Funções aninhadas

1.2.1. Funções compostas
1.2.2. Funções inversas
1.2.3. Funções recursivas

1.3. Regra da cadeia

1.3.1. Derivadas de funções aninhadas
1.3.2. Derivadas de funções compostas
1.3.3. Derivadas de funções inversas

1.4. Funções com múltiplas entradas

1.4.1. Funções de várias variáveis
1.4.2. Funções vetoriais
1.4.3. Funções matriciais

1.5. Derivadas de funções com múltiplas entradas

1.5.1. Derivadas parciais
1.5.2. Derivadas direcionais
1.5.3. Derivadas mistas

1.6. Funções com múltiplas entradas vetoriais

1.6.1. Funções vetoriais lineares
1.6.2. Funções vetoriais não lineares
1.6.3. Funções vetoriais de matriz

1.7. Criação de novas funções a partir de funções existentes

1.7.1. Soma de funções
1.7.2. Produto de funções
1.7.3. Composição de funções

1.8. Derivadas de funções com múltiplas entradas vetoriais

1.8.1. Derivadas de funções lineares
1.8.2. Derivadas de funções não lineares
1.8.3. Derivadas de funções compostas

1.9. Funções vetoriais e suas derivadas: Um passo além

1.9.1. Derivadas direcionais
1.9.2. Derivadas mistas
1.9.3. Derivadas matriciais

1.10. O Backward Pass

1.10.1. Propagação de erros
1.10.2. Aplicação de regras de atualização
1.10.3. Otimização de parâmetros

Módulo 2. Princípios do Deep Learning

2.1. Aprendizagem supervisionada

2.1.1. Máquinas de aprendizagem supervisionada
2.1.2. Usos de aprendizagem supervisionada
2.1.3. Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada

2.2. Modelos de aprendizagem supervisionada

2.2.1. Modelos lineares
2.2.2. Modelos de árvores de decisão
2.2.3. Modelos de redes neurais

2.3. Regressão linear

2.3.1. Regressão linear simples
2.3.2. Regressão Linear Múltipla
2.3.3. Análise de regressão

2.4. Treinamento do modelo

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Métodos de Otimização

2.5. Avaliação do modelo: Conjunto de treinamento versus conjunto de teste

2.5.1. Métricas de avaliação
2.5.2. Validação cruzada
2.5.3. Comparação dos conjuntos de dados

2.6. Avaliação do modelo: O código

2.6.1. Geração de predições
2.6.2. Análise de erros
2.6.3. Métricas de avaliação

2.7. Análise das variáveis

2.7.1. Identificação de variáveis relevantes
2.7.2. Análise de correlação
2.7.3. Análise de regressão

2.8. Explicabilidade dos modelos de redes neurais

2.8.1. Modelos interpretáveis
2.8.2. Métodos de visualização
2.8.3. Métodos de avaliação

2.9. Otimização

2.9.1. Métodos de otimização
2.9.2. Técnicas de regularização
2.9.3. Uso de gráficos

2.10. Hiperparâmetros

2.10.1. Seleção de hiperparâmetros
2.10.2. Busca de parâmetros
2.10.3. Ajuste de hiperparâmetros

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