Especialize-se nas diversas aplicações de Deep Learning para que você possa contribuir para a transformação tecnológica da sociedade” 

O Deep Learning possibilitou o avanço de áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica. Atualmente, a aplicação dessas técnicas é cada vez mais procurada em diferentes setores, como medicina, engenharia, marketing e segurança, entre outros. Por exemplo, na medicina, o Deep Learning provou ser muito útil na detecção precoce de doenças por meio da análise de imagens médicas. No marketing, ele pode ser usado para fazer previsões precisas do comportamento do consumidor e personalizar ofertas.

Esses são apenas alguns exemplos que ilustram a importância da especialização nessa área. Assim, foi criado o Programa avançado de Aplicações de Deep Learning, uma capacitação que visa preparar profissionais capazes de usar essas técnicas em diferentes contextos. O curso consiste em módulos que abordam as aplicações mais populares de Deep Learning e os alunos serão atualizados sobre a elaboração e o treinamento de redes neurais recorrentes, autoencoders, GANs e modelos de difusão, entre outros pontos importantes.

Além disso, o curso utiliza a metodologia pedagógica Relearning para assimilar os conceitos mais rapidamente. A flexibilidade na organização dos recursos acadêmicos também permite que os alunos adaptem seu tempo de estudo às suas necessidades pessoais e profissionais. Tudo isso totalmente online.

Desenvolva habilidades altamente exigidas para se destacar em um setor cada vez mais global, como o Deep Learning”   

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 de Aplicações Deep Learning
• O conteúdo gráfico, esquemático e altamente funcional do livro fornece informações tecnológicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a atuação 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 uma vantagem competitiva no mercado de trabalho gerando textos por meio de redes neurais recorrentes"   

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades 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, através da qual o profissional deverá 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.

Avalia de forma especializada o uso de redes neurais para melhorar a precisão da tomada de decisão de um agente"

Implemente algoritmos avançados de reforço para melhorar o desempenho do agente com este Programa avançado"

O Programa avançado de Programa avançado apresenta um amplo espectro acadêmico, desde o processamento de linguagem natural até o processamento de sequências usando RNN e CNN. Inclusive, o plano de estudos foi elaborado de forma minuciosa e detalhada e conta com o respaldo de vários recursos de ensino inovadores que estão disponíveis para os alunos no Campus Virtual do curso. Alguns deles são vídeos detalhados, estudos de caso ou diagramas interativos. 

Um programa de estudos que oferece uma visão geral abrangente das redes neurais recorrentes”  

Módulo 1. Processamento de sequências usando RNNs (Redes Neurais Recorrentes) e CNNs (Redes Neurais Convolucionais)

1.1. Neurônios e camadas recorrentes

1.1.1. Tipos de neurônios recorrentes 
1.1.2. Arquitetura de uma camada recorrente 
1.1.3. Aplicações de camadas recorrentes

1.2. Treinamento de Redes Neurais Recorrentes (RNN)

1.2.1. Backpropagation através do tempo (BPTT) 
1.2.2. Gradiente descendente estocástico 
1.2.3. Regularização no treinamento de RNN

1.3. Avaliação de modelos RNN

1.3.1. Métricas de avaliação 
1.3.2. Validação cruzada 
1.3.3. Ajuste de hiperparâmetros

1.4. RNN pré-treinadas

1.4.1. Redes pré-treinadas 
1.4.2. Transferência de aprendizagem 
1.4.3. Ajuste fino

1.5. Previsão de uma série de tempo

1.5.1. Modelos estatísticos para previsão 
1.5.2. Modelos de séries temporais 
1.5.3. Modelos baseados em redes neurais

1.6. Interpretação dos resultados da análise de séries temporais

1.6.1. Análise de componentes principais 
1.6.2. Análise de Cluster 
1.6.3. Análise de correlações

1.7. Manejo de sequências longas

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. Convolucionais 1D

1.8. Aprendizagem de sequência parcial

1.8.1. Métodos de aprendizagem profunda 
1.8.2. Modelos generativos 
1.8.3. Aprendizagem de reforço

1.9. Aplicação prática de RNN e CNN

1.9.1. Processamento de linguagem natural 
1.9.2. Reconhecimento de padrões 
1.9.3. Visão por computador

1.10. Diferenças nos resultados clássicos

1.10.1. Métodos clássicos 
1.10.2. Métodos clássicos 
1.10.3. Diferença no tempo de treinamento

Módulo 2. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

2.1. Geração de texto usando RNN

2.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto 
2.1.2. Geração de linguagem natural com RNN 
2.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

2.2. Criação do conjunto de dados de treinamento

2.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN 
2.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento 
2.2.3. Limpeza e transformação dos dados

2.3. Análise de sentimento

2.3.1. Classificação de opiniões com RNN 
2.3.2. Detecção de temas nos comentários 
2.3.3. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

2.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural

2.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática 
2.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder para tradução automática 
2.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN

2.5. Mecanismos de atenção

2.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN 
2.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos 
2.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais

2.6. Modelos Transformers 

2.6.1. Uso de modelos Transformers para processamento de linguagem natural 
2.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão 
2.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

2.7. Transformers para visão

2.7.1. Uso de modelos Transformers para visão 
2.7.2. Processamento de dados Imagem 
2.7.3. Treinamento de modelos transformação para visão

2.8. Estante de livros Transformers com rosto de abraço

2.8.1. Uso da biblioteca Transformers de rostos abraçados 
2.8.2. Aplicativo da biblioteca Transformers da Hugging Face 
2.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face

2.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa

2.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers 
2.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers 
2.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers

2.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática

2.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção 
2.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo 
2.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 3. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

3.1. Representação de dados eficientes

3.1.1. Redução da dimensionalidade 
3.1.2. Aprendizado profundo 
3.1.3. Representações compactas

3.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto

3.2.1. Processo de treinamento 
3.2.2. Implementação em Python 
3.2.3. Utilização de dados de teste

3.3. Codificadores automáticos empilhados

3.3.1. Redes neurais profundas 
3.3.2. Construção de arquiteturas de codificação 
3.3.3. Uso da regularização

3.4. Autoencoders convolucionais

3.4.1. Design de modelos convolucionais 
3.4.2. Treinamento de modelos convolucionais 
3.4.3. Avaliação de resultados

3.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos

3.5.1. Aplicação de filtros 
3.5.2. Design de modelos de codificação 
3.5.3. Uso de técnicas de regularização

3.6. Codificadores automáticos dispersos

3.6.1. Aumentando a eficiência da codificação 
3.6.2. Minimizando o número de parâmetros 
3.6.3. Utilização de técnicas de regularização

3.7. Codificadores automáticos variacionais

3.7.1. Utilização de otimização variacional 
3.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada 
3.7.3. Representações latentes profundas

3.8. Geração de imagens MNIST de moda

3.8.1. Reconhecimento de padrões 
3.8.2. Geração de imagens 
3.8.3. Treinamento de Redes Neurais Profundas

3.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão

3.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens 
3.9.2. Modelagem de distribuições de dados 
3.9.3. Uso de redes adversárias

3.10. Implementação dos Modelos. Aplicação Prática

3.10.1. Implementação dos modelos 
3.10.2. Uso de dados reais 
3.10.3. Avaliação de resultados

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar seu crescimento profissional"