Revolucione o setor de tecnologia graças a este Mestrado em Deep Learning"

Os rápidos desenvolvimentos tecnológicos dos últimos anos fizeram com que o carro autônomo, o diagnóstico precoce de doenças graves usando dispositivos de imagem altamente precisos ou o reconhecimento facial com aplicativos móveis não estivessem tão distantes. Portanto, atualmente, essas inovações emergentes têm como objetivo melhorar a precisão da automação e a qualidade dos resultados obtidos.

Um cenário no qual o profissional de TI desempenha um papel decisivo, que deve ter um conhecimento profundo de Deep Learning, e ser capaz de avançar no setor para criar uma verdadeira Inteligência Artificial. Por esta razão, a TECH criou este Mestrado de 12 meses com o programa mais avançado e atualizado, elaborado por verdadeiros especialistas neste campo.

Um programa com uma perspectiva teórico-prática que levará os alunos a adquirir um aprendizado intensivo sobre fundamentos matemáticos, construção de redes neurais, personalização de modelos e treinamento com o TensorFlow. Uma amplitude de conteúdo que será muito mais fácil de assimilar graças aos resumos em vídeo de cada tópico, vídeos in focus, leituras especializadas e estudos de caso. Além disso, com o sistema Relearning, utilizado pela TECH, o cientista da computação progredirá mais naturalmente nesse programa, consolidando novos conceitos com mais facilidade, reduzindo assim as longas horas de estudo.

Uma educação universitária que se concentra no conhecimento que ajudará os alunos a crescer profissionalmente, que também desejam combinar uma opção acadêmica de alto nível com suas atividades diárias. Tudo o que você precisa é de um dispositivo digital com conexão à Internet para acessar este programa a qualquer momento, que está na linha de frente do mundo acadêmico.

Tenha sucesso com seus projetos de IA em setores como o automotivo, financeiro ou médico com a educação fornecida pela TECH"

Este Mestrado 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 Data Engineer e Data Scientist
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do programa fornece informações técnicas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• 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

Analise à vontade as bibliotecas de transformação do Hugging Face e outras ferramentas de processamento de linguagem natural para aplicar a problemas de visão"

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições 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, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surjam ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você terá acesso a um programa avançado de Deep Learning, 24 horas por dia, em qualquer dispositivo digital com conexão à Internet"

Um Mestrado de 12 meses com a aplicação de técnicas de aprendizagem profunda a problemas reais"

Os alunos que fizerem este programa de 1.500 horas letivas terão a oportunidade de adquirir um aprendizado que aumentará suas chances de progressão no setor de tecnologia, mais especificamente no desenvolvimento de IA. Para que o aluno atinja esse objetivo com mais facilidade, esta instituição acadêmica oferece ferramentas pedagógicas inovadoras e de fácil acesso, além de um excelente corpo docente que solucionará quaisquer dúvidas que você possa ter durante este processo de ensino de alto nível.

Você adquirirá sólidas habilidades analíticas, de solução de problemas e de criação de algoritmos para aperfeiçoar a Inteligência Artificial"

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 (Redes Neurais Recorrentes) e CNN (Redes Neurais Convolucionais)

• 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 8. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (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

A TECH se adapta às suas necessidades e motivações profissionais, por isso criou o programa mais completo e flexível sobre Deep Learning"