Você irá dominar os princípios do Deep Learning e gerar as previsões mais precisas com este Programa Avançado 100% online”

As redes neurais são a base fundamental do Deep Learning. Inspirados no funcionamento do cérebro humano e compostos por neurônios, esses sistemas fornecem a base computacional para que as máquinas aprendam com os dados de forma eficiente e automática. Dessa forma, realizam tarefas complexas com um desempenho semelhante ou até melhor que o de humanos em diversas tarefas, como tradução automática ou análise de grandes conjuntos de dados. No entanto, essas ferramentas ainda enfrentam uma série de desafios que limitam sua eficácia e aplicabilidade em determinadas áreas. Portanto, é responsabilidade dos especialistas atualizar seu conhecimento constantemente, acompanhando todos os avanços no campo a fim de incorporá-los em sua prática para otimizar seus procedimentos. 

Nesse contexto, a TECH criou um Programa avançado que oferece um entendimento sólido de como o Deep Learningfunciona, bem como as ferramentas mais avançadas para construir as Redes Neurais. O currículo irá abranger desde os principais fundamentos matemáticos (como funções ou derivadas) até os princípios da aprendizagem supervisionada (incluindo diferentes modelos, métricas de avaliação e seleção de hiperparâmetros). O programa de estudos também se concentrará nos diversos usos do Deep Learning, para que os alunos tenham conhecimento da situação atual do mercado de trabalho e multipliquem suas chances de sucesso em áreas como automotiva, TI, biologia ou finanças. É importante ressaltar que o curso inclui a análise de casos reais em ambientes simulados de aprendizagem. Os alunos aprenderão lições valiosas que poderão incorporar em seus procedimentos para assegurar sua viabilidade. 

Para consolidar todos esses conteúdos, a TECH usa a metodologia inovadora do Relearning. Baseia-se na retroalimentação constante e na adaptação às necessidades individuais dos alunos com base na repetição direcionada. Com qualquer dispositivo eletrônico com acesso à Internet, os alunos terão acesso ao Campus Virtual e poderão obter o conteúdo didático mais completo do mercado educacional. 

Você quer se especializar no uso de Máquinas de Aprendizagem Supervisionada? Faça isso através de 450 horas do melhor curso digital”

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 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 realizado para melhorar 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 entrará no mundo dos algoritmos de Deep Learning e irá adquirir um conhecimento técnico que permitirá que você se destaque na área das Ciências Sociais”

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 irá se aprofundar na arquitetura das redes neurais e seus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos por meio do Deep Learning"

Um plano de estudos completo que incorpora todo o conhecimento necessário para avançar em direção da mais alta qualidade em Visão Artificial"

O Programa avançado irá transformar os alunos formados em verdadeiras referências do Deep Learning. Ao concluir o itinerário acadêmico, o aluno terá adquirido um conhecimento sólido sobre o assunto y novas habilidades que irão melhorar consideravelmente suas oportunidades de crescimento na industria tecnológica. Além disso, estarão totalmente preparados para lidar, com sucesso, com quaisquer obstáculos que possam surgir no decorrer de suas atividades. Até mesmo os especialistas poderão desenvolver projetos ligados à Inteligência Artificial para oferecer soluções altamente inovadoras e criativas para as empresas de maior prestígio em seu ambiente.

Conheça os pontos-chave para otimizar os parâmetros do Backward Pass graças a este Programa avançado” 

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 das bibliotecas 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

Um aprendizado contextual e realista, que vai lhe ajudar a se aprofundar na realidade de uma profissão cheia de desafios”