Você aplicará as técnicas mais inovadoras de Deep Learning em seus projetos graças a este Mestrado 100% online” 

O TensorFlow se tornou a ferramenta mais importante para implementar e treinar modelos de Deep Learning. Os desenvolvedores usam suas diversas ferramentas e bibliotecas para treinar modelos para executar tarefas de detecção automática de objetos, classificação e processamento de linguagem natural. Na mesma linha, essa plataforma é útil para detectar anomalias nos dados, o que é essencial em áreas como segurança cibernética, manutenção preditiva e controle de qualidade. No entanto, esse uso pode envolver uma série de desafios para os profissionais, entre os quais a seleção da arquitetura de rede neural adequada. 

Diante dessa situação, a TECH criou um Mestrado Próprio que fornecerá aos especialistas uma abordagem abrangente do Deep Learning. Desenvolvido por especialistas da área, o currículo abordará os fundamentos e princípios matemáticos do Deep Learning. Isso permitirá que os alunos criem redes neurais voltadas para o processamento de informações que envolvem reconhecimento de padrões, tomada de decisões e aprendizagem a partir de dados. Além disso, o conteúdo também irá se aprofundar em Reinforcement Learning levando em conta fatores como a otimização de recompensas e a busca de políticas. O material didático também fornecerá técnicas avançadas para otimização e visualização de resultados. 

Quanto ao formato do curso universitário, a metodologia é 100% online para que os alunos possam concluir o programa com conforto. Para acessar o conteúdo acadêmico, basta um dispositivo eletrônico com acesso à Internet, pois os horários e os cronogramas de avaliação são planejados individualmente. Por outro lado, o programa de estudos é baseado no inovador sistema de ensino do Relearning, do qual a TECH é pioneira. Esse sistema de aprendizagem consiste na reiteração dos principais aspectos para garantir o domínio dos diferentes conceitos.

Estude através de inovadores formatos didáticos multimídia que otimizarão seu processo de atualização em Deep Learning”

Este Mestrado em Deep Learning conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Data Engineer e Data Scientist
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático que oferece informações técnicas e úteis sobre aquelas 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

Deseja enriquecer sua prática com técnicas de otimização de gradiente de última geração? Com este programa, você alcançará seu objetivo em apenas 12 meses”

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.  

Você se aprofundará no Backward Pass para calcular os gradientes da função de perda em relação aos parâmetros da rede"

Graças à metodologia Relearning, você terá a liberdade de planejar seus horários de estudo e cronogramas educacionais"

Graças a este Mestrado, os alunos desenvolverão suas habilidades e conhecimentos no campo do Deep Learning e da Inteligência Artificial. Assim, implementarão as técnicas mais avançadas de Deep Learning em seus projetos para melhorar o desempenho dos modelos em tarefas específicas. Além disso, os especialistas poderão desenvolver sistemas inteligentes capazes de executar automaticamente tarefas como reconhecimento de padrões em imagens, análise de sentimentos em textos ou detecção de anomalias em dados.

Um curso universitário desenvolvido com base nas últimas tendências em Deep Learning para garantir a você uma aprendizagem bem-sucedida”

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de Deep Learning 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 Deep Learning
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver um 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
• Analisar o conceito de Backward Pass e como as derivadas de funções vetoriais são aplicadas à 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 da biblioteca transformers de 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 Deep Learning 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 agrupamento 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 e CNN

• 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 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 autocodificadores convolucionais e variacionais para melhorar os resultados dos autoencoders
• Analisar como as GANs e os 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

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