Apresentação

Graças a este Curso 100% online, você irá dominar os fundamentos do Deep Learning e desenvolver as arquiteturas mais eficientes para tarefas específicas, como a análise de sentimentos"

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O Deep Learning é tão versátil e oferece tantas aplicações que se tornou uma das tecnologias mais relevantes da atualidade. Assim, os profissionais usam as ferramentas de Deep Learning para entender melhor o comportamento dos clientes e adaptar suas estratégias de marketing para fidelizá-los.  Esses modelos também são usados para prever as preferências do consumidor com base em aspectos como histórico de compras, navegação em sites e até mesmo cliques em anúncios. Dessa forma, os especialistas personalizam as recomendações e ofertas de produtos para cada indivíduo, otimizando sua experiência, enquanto as empresas aumentam suas taxas de conversão. 

Nesse cenário, a TECH desenvolveu um programa pioneiro sobre Bases Matemáticas do Deep Learning. Graças a este Curso, os desenvolvedores irão adquirir um conhecimento sólido dos algoritmos de Deep Learning e implementá-los em modelos de redes neurais. O programa de estudos se aprofundará em conceitos essenciais, como as derivadas de funções lineares, o Backward Pass e otimização de parâmetros. O conteúdo estudado também se concentrará no uso de máquinas de Aprendizagem Supervisionada. Os alunos irão fomentar sua prática com os modelos mais inovadores para serem usados em procedimentos com dados rotulados.  Também será enfatizada a importância do treinamento de modelos, fornecendo técnicas avançadas, incluindo o Online Learning.
Como resultado, os alunos graduados garantem que seus dispositivos aprendam com os dados para realizar atividades com precisão. 

Por outro lado, o programa se baseia na metodologia revolucionária Relearning, baseada na reiteração dos principais conteúdos e experiências, oferecendo casos de simulação para uma abordagem direta dos profissionais com os desafios atuais no campo do Deep Learning. Assim, os alunos poderão desfrutar de diversos materiais didáticos em diferentes formatos, como vídeos interativos, leituras complementares e exercícios práticos.

Você irá gerenciar a abordagem do Batch Learning na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes"  

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 extremamente prático do programa fornece informações tecnológicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
  • Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é usado para aprimorar a aprendizagem
  • Destaque especial para as metodologias inovadoras 
  • Aulas 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

Você irá dominar os modelos de Árvores de Decisão para resolver com eficácia diversos problemas de classificação em diferentes áreas"

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, 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.  

Você quer se especializar em ajuste de hiperparâmetros? Alcance seu objetivo com este Curso em apenas 300 horas"

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Com o sistema Relearning, você se concentrará nos conceitos mais relevantes sem precisar investir muitas horas de estudo"

Objectivos

Ao concluir o Curso, os alunos terão uma visão abrangente das Bases Matemáticas do Deep Learning. Isso permitirá que os profissionais apliquem os conceitos de funções e seus derivados a algoritmos de Deep Learning para dispositivos que automatizam tarefas complexas. Além disso, irão se aprofundar nos diversos sistemas de Aprendizagem Supervisionada, entre os quais se destacam os modelos de Árvores de Decisão ou Redes Neurais. Dessa forma, os desenvolvedores oferecerão soluções para uma ampla variedade de aplicativos, como reconhecimento de linguagem natural, geração de texto ou traduções automáticas.

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Você irá implementar em seus projetos os métodos de otimização mais eficazes para o treinamento de modelos de Deep Learning"

Objetivos gerais

  • Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
  • Aplicar esses princípios aos algoritmos de Deep Learning para aprender automaticamente
  • Analisar os conceitos-chave da Aprendizagem Supervisionada e saber 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 Deep Learning
  • 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 da biblioteca 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
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Atualizar o conhecimento sobre as bases matemáticas do Deep Learning será muito mais fácil, graças ao material multimídia fornecido por este Curso"

Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning

Se você deseja mergulhar no fascinante e complexo mundo dos fundamentos matemáticos do Deep Learning, você está no lugar ideal! Na TECH Universidade Tecnológica, você encontrará um inovador Curso Universitário que irá ajudá-lo a alcançar seus objetivos. Projetado para profissionais que desejam compreender em profundidade os princípios subjacentes por trás dessa tecnologia revolucionária, este curso o guiará pelos fundamentos matemáticos essenciais necessários para dominar o Deep Learning. Através de um plano de estudos inovador, ministrado na modalidade online, você explorará o papel fundamental da álgebra linear no Deep Learning. Você aprenderá sobre matrizes, vetores, operações matriciais e como são usados na representação e transformação de dados em modelos de Deep Learning. Além disso, você se aprofundará no cálculo diferencial e descobrirá como ele é aplicado no treinamento e otimização de modelos de Deep Learning. Você explorará conceitos como derivadas, gradientes, regras da cadeia e como são usados na otimização de funções de perda. Tudo isso permitirá que você adquira uma compreensão sólida dos princípios matemáticos subjacentes a esta tecnologia revolucionária.

Obtenha um certificado com o Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning

Com este abrangente programa da TECH, você aprenderá sobre conceitos de probabilidade e estatística que são fundamentais para entender a incerteza e a variabilidade nos dados e modelos de Deep Learning. Você descobrirá como são usadas distribuições de probabilidade, estimação de parâmetros e testes de hipóteses na inferência estatística e na aprendizagem de máquinas. Da mesma forma, você explorará técnicas de otimização matemática que são vitais para treinar modelos de Deep Learning de forma eficiente e eficaz. Você aprenderá sobre algoritmos de otimização como o descenso do gradiente estocástico e como são aplicados para minimizar funções de perda no processo de treinamento de modelos. Por último, você se aprofundará na análise funcional e na teoria da aprendizagem, explorando como elas se relacionam com o design e a análise de modelos de Deep Learning. Você aprenderá sobre conceitos como espaços de Hilbert, teoremas de representação e generalização no contexto da aprendizagem de máquinas. Quer saber mais? Matricule-se hoje mesmo e comece sua jornada rumo ao domínio do Deep Learning!