Fique por dentro das últimas tendências em Inteligência Artificial e especialize-se na criação de modelos avançados com o Programa Avançado de Deep Learning" 

A Inteligência Artificial é uma das áreas mais promissoras no mundo da tecnologia e está transformando o mundo rapidamente. O Deep Learning está sendo usado em cada vez mais campos, desde a visão computacional até a tradução automática, e sua demanda no mercado de trabalho está crescendo rapidamente. No entanto, ela envolve uma grande complexidade algorítmica e, devido ao ritmo acelerado do progresso nessa área, um grande número de qualificações acadêmicas tornou-se obsoleto, em detrimento dos profissionais de TI. 

Felizmente, o Programa Avançado de Deep Learning é um programa acadêmico totalmente atualizado que oferece um alto nível de preparação no campo da Inteligência Artificial, com foco específico em Deep Learning. O curso foi projetado para fornecer aos alunos o conhecimento e as habilidades necessárias para desenvolver projetos nesse campo e dominar a operação de algoritmos de Deep Learning. Eles examinarão o uso do TensorFlow para criar modelos personalizados ou os derivados de funções vetoriais para aprendizagem automática, além de explorar a funcionalidade das bibliotecas Transformers da Hugging Face. 

O curso é 100% online e utiliza a metodologia pedagógica inovadora do Relearning, que se baseia no feedback constante e na adaptação às necessidades individuais dos alunos com base na repetição direcionada. 

O Deep Learning de Deep Learning também oferece flexibilidade na organização dos recursos acadêmicos, permitindo que os alunos adaptem seu ciclo educacional às suas próprias necessidades e horários.

Aprofunde-se no fascinante mundo dos algoritmos de Deep Learning e adquira conhecimentos que lhe permitirão se destacar no campo da Ciência de Dados”

Este Programa Avançado 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 Deep Learning
• O conteúdo gráfico, esquemático e altamente interativo do plano de estudos fornece informações científicas 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

Aproveite a oportunidade de se especializar com os melhores profissionais em Inteligência Artificial"

O corpo docente deste curso 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.

Beneficie-se de uma capacitação de alto nível que permitirá que você faça parte da revolução digital e faça a diferença em seu futuro profissional"

Fique atualizado sobre a arquitetura das redes neurais e seus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos por meio do Deep Learning"

Os alunos matriculados nessa proposta educacional de 450 horas terão a possibilidade de adquirir habilidades e conhecimentos que melhorarão significativamente suas oportunidades de progressão no campo tecnológico, especialmente no desenvolvimento da Inteligência Artificial. Com o objetivo de ajudar os alunos a atingirem suas metas, essa instituição acadêmica oferece ferramentas pedagógicas inovadoras que são facilmente acessíveis e conta com uma equipe excepcional de professores que são líderes em Deep Learning. 

Obtenha as ferramentas essenciais para otimizar o desempenho de modelos avançados de IA graças a este Programa Avançado"  

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizagem profunda 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 da aprendizagem profunda
• 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 aprendizagem automática
• 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 aprendizagem profunda ajustando os hiperparâmetros 

Evalúa el rendimiento de los modelos de redes neuronales mediante el uso del conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba”