O exclusivo sistema Relearning da TECH, permitirá que você atualize o seu conhecimento e as suas habilidades em Visual Cortex Architecture da maneira mais rigorosa possível”

Há uma infinidade de recursos dedicados ao desenvolvimento e ao treinamento de modelos de redes neurais. Nesse sentido, o Keras se tornou o mais usado pelos profissionais devido à facilidade de uso, à flexibilidade e à compatibilidade com outras bibliotecas. Essa biblioteca de código aberto fornece aos desenvolvedores uma interface de programação de aplicativos de alto nível, permitindo a criação de modelos de aprendizagem profunda com rapidez. Dessa forma, contribui para a criação de modelos de classificação de imagens que podem identificar diferentes objetos nas instantâneas. Isso é útil para aspectos como sistemas de reconhecimento facial, classificação de imagens médicas ou criação de arte generativa. 

Nesse contexto, a TECH implementa um Programa avançado que se concentrará em Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais. Para isso, o itinerário acadêmico se aprofundará no treinamento de aprendizagem por transferência, analisando fatores como técnicas de inicialização de peso e termos de suavização. Assim, os alunos aproveitarão o conhecimento prévio obtido através de modelos treinados anteriormente para melhorar o desempenho de novas tarefas de aprendizagem automática. A capacitação também abordará a construção de um aplicativo Deep Learning usando o TensorFlow e o NumPy. Isso permitirá que os profissionais façam o melhor uso possível dessas ferramentas em áreas como a previsão de desempenho.

O curso universitário será ministrado 100% online, em uma plataforma virtual que não está sujeita a horários predefinidos. Ao contrário, cada aluno terá a oportunidade de gerenciar seu próprio progresso de forma personalizada a qualquer momento, 24 horas por dia. Uma das características mais marcantes da metodologia, é o processo de aprendizagem que a TECH utiliza em todos os seus programas: o Relearning. Este sistema de ensino irá promover a aquisição de competências de forma rápida e flexível, com base na análise de conteúdos teóricos e na exemplificação de casos baseados no contexto real da profissão.

Você estará preparado para contribuir com o avanço do conhecimento na área de Deep Learning por meio de pesquisa e desenvolvimento de novos algoritmos” 

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 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 otimizar suas habilidades na criação de modelos de Deep Learning para gerar soluções eficazes para projetos”

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 dominar o ambiente computacional NumPy e realizar operações numéricas em matrizes multidimensionais"

Você terá acesso a uma biblioteca multimídia repleta de conteúdo dinâmico que reforçará sua aprendizagem de uma forma mais visual"

Com essa experiência de aprendizagem imersiva, os alunos terão à disposição uma infinidade de conhecimento e habilidades para vivenciar uma experiência de qualidade no campo do Deep Learning. Os profissionais terão uma compreensão sólida do treinamento de Redes Neurais Profundas e serão capazes de aplicar seus princípios a algoritmos de forma eficaz.  Além disso, irão se aprofundar em softwares avançados, como o TensorFlow, projetado para criar diferentes arquiteturas de redes neurais de forma rápida e fácil. Tudo isso permitirá que criem e implementem projetos avançados de Inteligência Artificial para se destacarem em um setor de tecnologia em constante expansão. 

Em apenas 6 meses, você dará à sua carreira o impulso tecnológico necessário e oferecerá soluções inovadoras para os problemas do Gradiente”

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. 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 2. 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 3. 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

O material didático deste programa permitirá que você se aprofunde, de uma forma mais visual, no conhecimento da Aprendizagem por Transferência”