A TECH busca projetar sua carreira profissional sem descuidar de outras áreas de sua vida, por isso oferece um programa adaptado a você com o máximo de flexibilidade" 

A pesquisa em redes neurais e treinamento em Deep Learning continua sendo uma área dinâmica que oferece muitas oportunidades para aqueles que desejam fazer contribuições significativas para a compreensão e a aplicação dessas técnicas. Assim, se mostraram particularmente eficazes no processamento de dados complexos e na execução de tarefas difíceis em uma variedade de campos, fazendo deles uma ferramenta indispensável para a engenharia moderna. Além disso, as redes neurais profundas possuem uma ampla variedade de aplicações práticas no mundo real, desde o reconhecimento de imagem e fala até a análise financeira e a detecção de fraudes. 

Da mesma forma, têm a capacidade de processar grandes volumes de dados com eficiência e precisão, o que faz com que sejam ideais para aplicações em inteligência artificial e aprendizagem automática. Sua capacidade de aprender e se adaptar  continuamente a novos dados e situações faz deles uma ferramenta inestimável para a tomada de decisões em tempo real. Em suma, é um campo empolgante que oferece diversas oportunidades para aqueles que desejam adquirir habilidades e conhecimentos avançados em engenharia moderna. 

A TECH desenvolveu um programa completo baseado em sua metodologia exclusiva Relearning para facilitar a aprendizagem do aluno de forma progressiva e natural por meio da repetição dos conceitos fundamentais.

O programa é apresentado em um formato online para que o profissional possa se concentrar no aprendizado sem ter que se preocupar com deslocamentos ou horários pré-estabelecidos. Também é possível acessar o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento, desde que você tenha um dispositivo com conexão à Internet. 

Impulsione sua carreira com um Programa Avançado  que lhe fará conhecer a arquitetura visual do córtex do Deep Computer Vision" 

Este Programa Avançado de Redes Neurais e Treinamento em 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 aos 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 

Distribua sua carga horária de acordo com suas necessidades pessoais e concilie o programa com o seu trabalho profissional” 

O corpo docente deste programa inclui profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho para essa capacitação, assim como especialistas reconhecidos de empresas 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, por meio da qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem ao longo do ano acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área . 

Conheça em detalhes as técnicas de rastreamento e localização e torne-se o profissional que você sempre quis ser"

Vídeos motivacionais, estudos de caso, conteúdo gráfico e esquemático, fóruns de discussão... Tudo o que você precisa para dar o pontapé inicial em sua carreira profissional. Não perca mais tempo"

O aluno, ao adquirir conhecimento por meio do programa, obterá uma visão global e atualizada dos aspectos fundamentais das redes neurais e treinamento em Deep Learning, permitindo-lhe atingir os objetivos estabelecidos. Desta forma, os alunos desenvolverão habilidades abrangentes em um campo de engenharia essencial, versátil e em constante crescimento, fazendo com que alcancem a excelência em um setor em expansão. Para garantir a satisfação dos alunos, a TECH definiu objetivos gerais e específicos que servirão de guia para o sucesso. 

Desenvolva todo o seu potencial e atinja suas  metas profissionais por meio do domínio profundo dos otimizadores Adam e RMSprop que você desenvolverá com este programa"

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. 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 2. 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 3. 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 

Você alcançará seus objetivos graças às ferramentas eficientes que adquirirá neste Programa Avançado da TECH"