Você poderá fazer o download de todo o conteúdo para qualquer dispositivo eletrônico do Campus Virtual e consultá-lo sempre que precisar, mesmo sem uma conexão com a Internet"    

O impacto do Deep Learning na melhoria da eficiência e da precisão dos sistemas é inegável e está sendo refletido em uma ampla variedade de campos, da medicina ao transporte e à segurança. As aplicações são inúmeras, incluindo diagnósticos médicos auxiliados por computador, direção autônoma de veículos, detecção de anomalias em sistemas de segurança e otimização da cadeia de suprimentos de produtos. À medida que novas técnicas de Deep Learning, uma ampla gama de possibilidades se abre na solução de problemas complexos e na tomada de decisões em tempo real.

Como resultado, a demanda por profissionais que saibam como aplicar o Deep Learning continua a crescer, e espera-se que essa tendência continue no futuro. Em resumo, o estudo de Aplicações de Deep Learning pode ser uma boa opção devido à sua crescente demanda em vários setores, à sua capacidade de melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas, à sua ampla variedade de aplicações, aos recursos disponíveis e às comunidades de suporte, além das competitivas oportunidades de emprego e salários na área.

Este programa, desenvolvido pela TECH, é baseado na metodologia Relearning para facilitar a aprendizagem por meio da repetição progressiva e natural dos conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as competências necessárias, ajustando seus estudos ao seu ritmo de vida. Além disso, o formato totalmente online permitirá que o profissional se concentre em sua aprendizagem, sem a necessidade de se deslocar ou se ajustar a um horário pré-estabelecido, e acessar o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento, usando um dispositivo com conexão à Internet.

Aproveite a oportunidade única de crescimento profissional e pessoal oferecida exclusivamente por este Programa Avançado da TECH" 

Este Programa Avançado de Aplicações de 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
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos individuais de reflexão
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo desde qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Um Programa Avançado que lhe fornece os recursos e as estratégias para implementar técnicas de PCA com um codificador linear automático de forma eficaz e 100% online!"

O programa de estudos inclui em seu corpo docente profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho nesta capacitação, além de renomados especialistas de sociedades líderes 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 nesta área.   

Matricule-se já e você será capaz de gerar textos usando redes neurais recorrentes graças às habilidades que adquirirá com este Programa Avançado"

Você terá à sua disposição um Campus Virtual disponível 24 horas por dia, sem a pressão habitual de adaptar-se a calendários acadêmicos rígidos ou horários de aula imutáveis"

Por meio do plano de estudos, o aluno adquirirá conhecimentos que lhe permitirão obter uma perspectiva ampla e atualizada sobre os principais aspectos das aplicações em Deep Learning, o que permitirá que ele atinja os objetivos estabelecidos. Como resultado, o aluno desenvolverá habilidades abrangentes em uma área de engenharia essencial, versátil e em constante evolução, levando à excelência a um setor em constante crescimento. Para garantir a satisfação, a TECH estabeleceu objetivos gerais e específicos para orientar o aluno rumo ao sucesso. 

Aprimore suas habilidades na preparação de dados para a capacitação de uma RNN usando as ferramentas teóricas e práticas mais inovadoras disponíveis no mercado acadêmico online" 

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. Sequências de processamento usando RNN e CNN

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

Módulo 2. 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 3. 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 

Profundiza en las aplicaciones prácticas de procesamiento del lenguaje natural con RNN y prepárate para un extenso abanico de oportunidades laborales en diferentes sectores”