Domine o futuro da tecnologia com este Programa avançado de Redes Neurais e Treinamento em Deep Learning" 

A Inteligência Artificial se tornou uma das tecnologias mais influentes da atualidade, e seu uso se espalhou pelos mais diversos setores, da saúde à manufatura e ao varejo. Nesse sentido, o treinamento de redes neurais artificiais é um componente fundamental da IA e é essencial para o desenvolvimento de algoritmos complexos que podem aprender e melhorar por meio da experiência.  

Assim, o Programa avançado de Redes Neurais e Treinamento em Deep Learning é um curso da TECH elaborado para oferecer habilidades práticas em tecnologias de qualidade, como TensorFlow e Keras. Além disso, os alunos aprenderão a implementar soluções avançadas de aprendizagem profunda em Python.

O curso foi desenvolvido para ser ministrado 100% online, permitindo que os alunos concluam o programa de acordo com sua própria programação. A metodologia pedagógica do Relearning também é um destaque deste programa de capacitação, pois enfatiza a aprendizagem prática e a resolução de problemas práticos para melhor absorção dos conceitos. Assim, os alunos também terão muito mais flexibilidade, com recursos de estudo dinâmicos que podem ser organizados de acordo com sua conveniência. 

Desenvolva e treine algoritmos complexos de redes neurais para solucionar problemas do mundo real. O que você está esperando para se matricular?"

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 Redes Neurais e Treinamento em Deep Learning 
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático do programa fornece informações tecnológicas e práticas 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  
• Aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões polêmicas e trabalho de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à internet 

Matricule-se neste Programa avançado e aprimore suas habilidades na construção de modelos de Deep Learning e soluções avançadas para seus projetos”

O corpo docente do curso conta com profissionais da área, 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. 

Explore o mundo do Deep Learning e descubra como a Inteligência Artificial está transformando a sociedade"

Especialize-se analisando casos práticos dinâmicos, esquemas interativos e vídeos detalhados sobre como treinar redes neurais artificiais"

O Programa avançado de Redes Neurais e Treinamento em Deep Learning oferece um conteúdo educacional completo que orientará os alunos em uma trajetória acadêmica ampla: do treinamento em redes neurais à visão computacional Profunda com redes neurais convolucionais. Além disso, o programa de estudos  é extremamente detalhado e conta com o apoio de uma variedade de recursos didáticos inovadores que estão disponíveis para os alunos no Campus Virtual do curso. 

Um programa de estudos completo que ajudará você a dominar a reutilização de camadas pré-treinadas"  

Módulo 1. Treinamento de Redes Neurais Profundas

1.1. Problemas de Gradientes 

1.1.1. Técnicas de otimização de gradiente 
1.1.2. Gradientes Estocásticos 
1.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

1.2. Reutilização de camadas pré-treinadas 

1.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
1.2.2. Extração de características 
1.2.3. Aprendizado profundo 

1.3. Otimizadores 

1.3.1. Otimizadores de gradiente descendente estocástico 
1.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop 
1.3.3. Otimizadores de momento 

1.4. Programação da taxa de aprendizagem 

1.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática 
1.4.2. Ciclos de aprendizagem 
1.4.3. Termos de suavização 

1.5. Sobreajuste 

1.5.1. Validação cruzada 
1.5.2. Regularização 
1.5.3. Métricas de avaliação 

1.6. Diretrizes práticas 

1.6.1. Design de modelos 
1.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação 
1.6.3. Testes de hipóteses 

1.7. Aprendizagem por transferência

1.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
1.7.2. Extração de características 
1.7.3. Deep Learning 

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Transformações de imagem 
1.8.2. Geração de dados sintéticos 
1.8.3. Transformação de texto 

1.9. Aplicação prática de Aprendizagem por transferência 

1.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem 
1.9.2. Extração de características 
1.9.3. Aprendizado profundo 

1.10. Regularização 

1.10.1. L1 E L2 
1.10.2. Regularização por máxima entropia 
1.10.3. Dropout

Módulo 2. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

2.1. TensorFlow 

2.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow 
2.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow 
2.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow 

2.2. TensorFlow e NumPy 

2.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow 
2.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow 
2.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow 

2.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento

2.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow 
2.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento 
2.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento 

2.4. Funções e gráficos do TensorFlow 

2.4.1. Funções com TensorFlow 
2.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos 
2.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

2.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow 

2.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow 
2.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow 
2.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados

2.6. API tf.data 

2.6.1. Utilização da API tf.data para processamento de dados 
2.6.2. Construção de fluxos de dados com tf.data 
2.6.3. Uso da API tf.data para treinamento de modelos 

2.7. Formato TFRecord

2.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados 
2.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow 
2.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos 

2.8. Camadas de pré-processamento do Keras 

2.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras 
2.8.2. Construção de pipelines de pré-processamento com Keras 
2.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos

2.9. Projeto TensorFlow Datasets 

2.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados 
2.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets 
2.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos 

2.10. Construção de uma Aplicação de Deep Learning com TensorFlow. Aplicação Prática 

2.10.1. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow 
2.10.2. Treinamento de um modelo com TensorFlow 
2.10.3. Utilização da aplicação para previsão de resultados 

Módulo 3. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

3.1. Arquitetura do Visual Cortex 

3.1.1. Funções do córtex visual 
3.1.2. Teorias da visão computacional 
3.1.3. Modelos de processamento de imagens 

3.2. Camadas convolucionais 

3.2.1. Reutilização de pesos na convolução 
3.2.2. Convolução 2D 
3.2.3. Funções de ativação 

3.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras 

3.3.1. Agrupamento e Deslocamento
3.3.2. Achatamento
3.3.3. Tipos de Agrupamento

3.4. Arquiteturas CNN 

3.4.1. Arquitetura VGG 
3.4.2. Arquitetura AlexNet 
3.4.3. Arquitetura ResNet 

3.5. Implementação de uma CNN ResNet-34 usando o Keras

3.5.1. Inicialização de pesos 
3.5.2. Definição da camada de entrada 
3.5.3. Definição da saída 

3.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras 

3.6.1. Características dos modelos pré-treinados 
3.6.2. Usos dos modelos pré-treinados 
3.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

3.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência 

3.7.1. Aprendizado por transferência 
3.7.2. Processo de aprendizado por transferência 
3.7.3. Vantagens do aprendizado por transferência

3.8. Classificação e localização em Visão Computacional Profunda 

3.8.1. Classificação de imagens 
3.8.2. Localização de objetos em imagens 
3.8.3. Detecção de objetos

3.9. Detecção e rastreamento de objetos 

3.9.1. Métodos de detecção de objetos 
3.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos 
3.9.3. Técnicas de rastreamento e localização 

3.10. Segmentação semântica 

3.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica 
3.10.2. Detecção de bordas 
3.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras 

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