Amplie seu nível de conhecimento em Deep Learning  com esteMestrado  composto por 1.500 horas de aprendizagem. Faça sua matrícula já”

Sem dúvida, um dos setores que mais cresceram nos últimos anos foi o setor de tecnologia, impulsionado pelos avanços de engenharia trazidos pelo desenvolvimento do Deep Learning . Assim, estão proliferando os chatbots, os aplicativos de reconhecimento facial e a detecção precoce de doenças, como o câncer, por meio da identificação de imagens médicas de maior qualidade.

Uma infinidade de possibilidades que exigem um domínio completo do Deep Learning por parte dos profissionais de engenharia. Nesse sentido, a TECH  promoveu o desenvolvimento desse mestrado de 12 meses, que oferece aos alunos o conhecimento mais avançado e atual nesse campo.

Este é um programa que levará o aluno a se aprofundar nos fundamentos matemáticos, na construção de redes neurais, na personalização de modelos e no treinamento com o TensorFlow ou a se aprofundar em Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais. Além disso, tudo com material didático baseado em resumos em vídeo de cada tópico, vídeos detalhados, leituras especializadas e estudos de caso que o aluno pode acessar, confortavelmente, 24 horas por dia, de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet.

Um programa de estudos que lhe permitirá aprimorar suas habilidades para criar projetos com foco em análise de dados, processamento de linguagem natural ou que tenham aplicação direta em áreas como robótica, finanças, jogos ou carros autônomos, entre outras.

Dessa forma, a TECH  abre um mundo de possibilidades graças a uma capacitação de qualidade, desenvolvida por verdadeiros especialistas e que oferece maior liberdade de autogerenciamento dos estudos. E o fato é que, sem a necessidade de aulas presenciais ou horários restritos, os alunos podem acessar o programa de estudos a qualquer momento e conciliar suas atividades diárias com uma capacitação que está na vanguarda da educação acadêmica.

Este é um curso que lhe dará o impulso necessário para fazer parte das grandes empresas de tecnologia do momento. Matricule-se já"

Este Mestrado em Deep Learning conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Data Engineer e Data Scientist
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações técnicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que 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

Com este programa, você não precisa se preocupar em assistir às aulas, não precisa estar presente nas aulas e não tem um horário fixo. Acesse o conteúdo, quando e onde quiser”

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 sociedades 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, através da qual o profissional deverá 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.

Domine os modelos GANS e Diffusion e aprimore seus projetos para gerar imagens novas, realistas e de alta qualidade"

Um programa que permitirá a você se aprofundar no Backward Pass e em como as derivadas de funções vetoriais são aplicadas para aprender automaticamente"

A TECH  oferece a todos os seus alunos inúmeros materiais didáticos inovadores para que, em apenas 12 meses, eles possam obter o conhecimento necessário em Deep Learning que lhes permitirá crescer em um dos setores mais avançados da atualidade. Assim, ao final do curso, o aluno terá desenvolvido as competências e habilidades necessárias para se envolver em projetos de Inteligência Artificial e Deep Learning destinados a melhorar diferentes setores socioeconômicos.

Obtenha o conhecimento necessário para criar ambientes OpenAI e avançar em sua carreira”

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizado profundo para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizado Supervisionado e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Fundamentar os conceitos-chave e as principais aplicações do aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais profundas
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos do Deep Learning

• Desenvolver a regra da cadeia para calcular derivadas de funções aninhadas
• Analisar como novas funções são criadas a partir de funções existentes e como calcular suas derivadas
• Examinar o conceito de Backward Pass e como aplicar derivadas de funções vetoriais para aprendizado automático
• Aprender como usar o TensorFlow para construir modelos personalizados
• Compreender como carregar e processar dados usando ferramentas do TensorFlow
• Fundamentar os conceitos-chave de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com RNNs e mecanismos de atenção
• Explorar a funcionalidade das bibliotecas Transformers da Hugging Face e outras ferramentas de processamento de linguagem natural para aplicar a problemas de visão
• Aprender a construir e treinar modelos de autoencoders, GANs e modelos de difusão
• Compreender como os autoencoders podem ser usados para codificar dados de forma eficiente

Módulo 2. Princípios do Deep Learning

• Analisar o funcionamento da regressão linear e como ela pode ser aplicada a modelos de redes neurais
• Fundamentar a otimização dos hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos de redes neurais
• Determinar como avaliar o desempenho dos modelos de redes neurais usando conjuntos de treinamento e teste

Módulo 3. Redes Neurais como Base do Deep Learning

• Analisar a arquitetura das redes neurais e seus princípios de funcionamento
• Determinar como aplicar redes neurais a uma variedade de problemas
• Estabelecer como otimizar o desempenho de modelos de aprendizado profundo ajustando os hiperparâmetros

Módulo 4. Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Analisar problemas de gradiente e como evitá-los
• Determinar como reutilizar camadas pré-treinadas para treinar redes neurais profundas
• Estabelecer como ajustar a taxa de aprendizado para obter os melhores resultados

Módulo 5. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

• Determinar como usar a API do TensorFlow para definir funções e gráficos personalizados
• Fundamentar o uso da API tf.data para carregar e pré-processar dados de maneira eficiente
• Discutir o projeto TensorFlow Datasets e como ele pode ser usado para facilitar o acesso a conjuntos de dados pré-processados

Módulo 6. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

• Explorar e entender como as camadas convolucionais e de pooling funcionam para a arquitetura do Córtex Visual
• Desenvolver arquiteturas de CNN com o Keras
• Usar modelos pré-treinados do Keras para classificação, localização, detecção e rastreamento de objetos, bem como segmentação semântica

Módulo 7. Processamento de sequências usando RNN e CNN

• Analisar a arquitetura dos neurônios e das camadas recorrentes.
• Examinar diversos algoritmos de treinamento para treinar modelos RNN
• Avaliar o desempenho dos modelos RNN utilizando métricas de precisão e sensibilidade

Módulo 8. Processamento de Linguagem Natural PLN com RNN e Atenção

• Gerar texto usando redes neurais recorrentes
• Treinar uma rede codificador-decodificador para tradução automática neuronal
• Desenvolver uma aplicação prática de processamento de linguagem natural com RNN e atenção

Módulo 9. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

• Implementar técnicas de PCA com um codificador automático linear incompleto
• Utilizar autoencoders convolucionais e variacionais para melhorar os resultados dos autoencoders
• Analisar como GANs e modelos de difusão podem gerar imagens novas e realistas

Módulo 10. Reinforcement Learning

• Utilizar gradientes para otimizar a política de um agente
• Avaliar o uso de redes neurais para melhorar a precisão de um agente ao tomar decisões
• Implementar diferentes algoritmos de aprendizado por reforço para melhorar o desempenho de um agente

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar seu crescimento profissional"