Graças a este curso, você aplicará em seus projetos os métodos de otimização mais avançados para treinar redes neurais profundas"

Processamento de linguagem natural por meio do uso do Deep Learning revolucionou completamente a maneira como os computadores entendem e geram a linguagem humana. Essa tecnologia tem uma ampla variedade de aplicações, desde a automação de tarefas baseadas em texto até o aprimoramento da segurança online. As empresas comerciais são as que mais usam esses recursos. Assim, incorporam assistentes virtuais, como chatbots, nos seus sites para resolver as dúvidas dos consumidores em tempo real. Assim, o Deep Learning contribui para fornecer respostas relevantes com base no conteúdo de grandes bancos de dados.

Nesse contexto, a TECH cria um Programa avançado que abordará em detalhes o Processamento da Linguagem com Redes Naturais Recorrentes. Elaborado por especialistas da área, o conteúdo abordará os aspectos fundamentais para a criação do conjunto de dados de treinamento. Portanto, os passos a serem seguidos serão analisados para que os alunos possam realizar a correta limpeza e transformação das informações. Além disso, o programa se aprofundará na análise de sentimentos com algoritmos para detectar opiniões emergentes e tendências. Além disso, a capacitação abordará a construção de ambientes OpenAi para que os alunos desenvolvam e avaliem algoritmos de aprendizagem. 

A metodologia do programa refletirá a necessidade de flexibilidade e adaptação às demandas profissionais contemporâneas. Com um formato 100% online, os alunos poderão avançar em sua aprendizagem sem comprometer suas responsabilidades profissionais. Além disso, o uso do sistema Relearning, baseado na reiteração de conceitos-chave, garante uma compreensão aprofundada e duradoura. Essa abordagem pedagógica fortalece a capacidade dos profissionais de aplicar efetivamente o conhecimento adquirido em sua prática diária. E, por outro lado, os aluno precisarão apenas de um dispositivo com acesso à Internet para concluir o itinerário acadêmico.

Com este curso, em apenas 6 meses você dominará a arquitetura do Visual Cortex e será capaz de reconstruir modelos tridimensionais de objetos"  

Este Programa avançado de Deep Learning Avançado 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 Avançado
• 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 poderá criar modelos de Inteligência Artificial com linguagem natural de alta qualidade"

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.  

Com os resumos interativos de cada tópico, você irá consolidar os conceitos de Convulsão 2D de uma forma mais dinâmica"

A metodologia Relearning, da qual a TECH é pioneira, garante um processo de aprendizagem gradual e natural"

Graças a este Programa avançado, os alunos irão adquirir um conhecimento abrangente do campo de Deep Learning. Além de dominar as técnicas mais avançadas do Deep Computer Vision para analisar, processar e interpretar imagens automaticamente e com um alto nível de precisão. Também incorporarão o processamento de linguagem natural em seus projetos para automatizar tarefas monótonas, como o estudo de um grande volume de dados, a geração de textos ou a tradução. Ao mesmo tempo, terão à disposição os recursos mais inovadores de Deep Learning para resolver com sucesso qualquer obstáculo que surja durante a execução de seus respectivos trabalhos.

Você implementará o Deep Q-Leaening em seus projetos para resolver problemas de tomada de decisões sequenciais em ambientes complexos e dinâmicos" 

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. Visão Computacional Profunda com Redes Neurais Convolucionais

• Explorar e entender como as camadas convolucionais e de agrupamento funcionam para a arquitetura do Córtex Visual
• Usar modelos pré-treinados do Keras para classificação, localização, detecção e rastreamento de objetos, bem como segmentação semântica

Módulo 2. Processamento de Linguagem Natural PLN com RNN e Atenção

• Treinar uma rede codificador-decodificador para tradução automática neuronal
• Desenvolver uma aplicação prática de processamento de linguagem natural com RNN e atenção

Módulo 3. Reinforcement Learning

• 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 qualificação que permitirá o seu avanço progressivo e completo para multiplicar suas chances de sucesso profissional"