Conheça a base matemática do Deep Learning para criar as redes neurais mais avançadas"

Atualmente, o Deep Learning se tornou uma das técnicas mais usadas em inteligência artificial devido à sua capacidade de treinar redes neurais profundas e executar tarefas complexas com precisão em uma ampla variedade de campos. Na robótica, por exemplo, o Deep Learning é usado para navegação autônoma e reconhecimento de objetos. No caso do Processamento de linguagem natural, é valioso para a tradução automática e a criação de Chatbots inteligentes.

No entanto, para fazer uso efetivo dessas redes neurais, é necessário ter uma sólida compreensão dos fundamentos matemáticos subjacentes. Esse é exatamente o foco do Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning, que foi projetado para oferecer aos alunos uma base em matemática avançada e estatística necessária para a aprendizagem profunda.

O programa está estruturado em tópicos que tratam de álgebra linear, cálculo multivariável, otimização e probabilidade. Neste sentido, os alunos passarão por conceitos-chave, como matrizes, vetores, derivadas parciais, gradiente descendente, distribuições de probabilidade ou estatística inferencial. Além disso, o Curso também inclui vários exemplos e exercícios práticos para ajudar os alunos a aplicar os conceitos teóricos em um contexto da vida real.

O melhor de tudo é que este Curso é 100% online, o que significa que os alunos podem acessar os materiais do programa de qualquer lugar do mundo e a qualquer momento que lhes seja conveniente.

Você será um especialista em operações com funções vetoriais e suas derivadas"

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 Bases Matemáticas do Deep Learning
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações tecnológicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• 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

Obtenha todas as ferramentas para dominar o funcionamento de modelos que operam sob Aprendizagem Supervisionada"

O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

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.

Compare conjuntos de dados com maestria graças aos recursos pedagógicos inovadores do Campus Virtual"

Te especializarás en ajustar hiperparámetros o manejar técnicas de regularización en solo 300 horas"

Os alunos que se matricularem nesse programa terão a oportunidade de desenvolver conhecimentos avançados que lhes permitirão melhorar suas perspectivas de carreira no setor de tecnologia, especialmente no desenvolvimento da Inteligência Artificial. Para ajudar os alunos a atingirem suas metas, essa instituição acadêmica oferece ferramentas pedagógicas inovadoras e de fácil acesso, além de um corpo docente de nível internacional com ampla experiência na área de IA.

Atinge os objetivos do Curso e desenvolva a Regra da Cadeia para calcular derivadas de funções aninhadas"

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

• 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
• 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

Matricule-se agora e leve sua carreira em Ciência da Computação para o próximo nível, explorando a funcionalidade das bibliotecas Transformers"