Você terá acesso a uma biblioteca repleta de conteúdo multimídia de alta qualidade apresentado em diferentes formatos audiovisuais, que poderá ser baixado e consultado quando e onde quiser"

O Deep Learning, uma das tecnologias fundamentais da inteligência artificial, levou a avanços importantes em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de voz da Amazon Alexa é baseada em aprendizagem profunda e tem 95% de precisão. Além disso, o Deep Learning tem a capacidade de resolver problemas relevantes para a sociedade, como a detecção precoce de doenças, a previsão de desastres naturais e a luta contra as mudanças climáticas. De fato, ele foi usado com sucesso para prever o derretimento de geleiras com uma precisão de 96%.

Nessas circunstâncias, a TECH projetou um programa educacional abrangente que permite que os alunos explorem em profundidade os princípios fundamentais de Deep Learning e seus fundamentos matemáticos. Como a demanda por profissionais capacitados nesse campo continua a crescer e o investimento em Inteligência Artificial está aumentando, essa graduação se apresenta como uma excelente opção para o desenvolvimento profissional. Além disso, a disponibilidade de recursos e comunidades de apoio, o desafio intelectual que proporciona e seu potencial de inovação são outros fatores que tornam esse curso uma opção atraente para aqueles que buscam aprimorar seus conhecimentos e habilidades em Deep Learning.

Por esse motivo, a TECH criou um programa completo baseado na metodologia Relearning para facilitar a aprendizagem do aluno de forma progressiva e natural através da repetição dos conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as habilidades necessárias, ajustando seus estudos ao seu ritmo de vida. 

Dessa forma, a apresentação do programa em um formato online permite que o profissional se concentre em sua aprendizagem sem se deslocar ou cumprir um horário pré-estabelecido. Além disso, poderá acessar os conteúdos teóricos e práticos de qualquer lugar e a qualquer momento, tudo que precisa é de um dispositivo com conexão à Internet.

Garanta seu futuro profissional concluindo o Programa Avançado mais completo e atualizado do mercado acadêmico. Além disso, totalmente online!”

Este Programa Avançado de Deep Learning Avançado 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

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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.

Aprofunde-se na análise de risco para atribuição de crédito e você poderá se tornar um especialista em Reinforcement Learning"

A TECH lhe oferece um Campus Virtual disponível 24 horas por dia, sem a pressão de se adaptar a horários pré-estabelecidos ou deslocamentos desconfortáveis"

O conhecimento adquirido no programa permitirá que o aluno obtenha uma perspectiva global e atualizada sobre os principais aspectos do Deep Learning Avançado, o que lhe permitirá atingir os objetivos propostos. Como resultado, o aluno adquirirá habilidades abrangentes em um campo de engenharia essencial, versátil e em constante crescimento, levando à excelência em um setor em expansão. Para garantir a satisfação dos alunos, a TECH estabeleceu objetivos gerais e específicos que lhes guiarão para o sucesso.

Aprimore suas habilidades em otimização de recompensas e pesquisa de políticas para melhorar sua futura carreira profissional. Agora é sempre a melhor hora”

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 Aprendizagem Supervisionada 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. 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 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. 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

Você atenderá até mesmo às suas mais altas expectativas graças ao rigor com que todos os tópicos deste programa da TECH foram elaborados"