Matricule-se e obtenha uma formação vanguardista e eficaz com o Relearning da TECH. Esqueça a memorização e adentre-se na aprendizagem eficiente”

Num ambiente em constante evolução, como o da engenharia, o Deep Learning tornou-se uma ferramenta essencial para o processamento de dados e a resolução de problemas complexos. Assim, as Bases Matemáticas do Deep Learning são utilizadas em campos tão diversos como a medicina, a indústria automóvel, a deteção de fraudes e a análise financeira, entre outros. É por isso que a procura de profissionais altamente qualificados nesta área continua a aumentar.

Neste contexto, este Curso da TECH surge para dar resposta às necessidades do mercado e proporcionar aos estudantes uma formação de qualidade nesta área. Este Curso foi especificamente desenvolvido para proporcionar aos estudantes uma compreensão completa das matemáticas fundamentais que sustentam o Deep Learning, incluindo o cálculo, a teoria da probabilidade e a estatística. Além disso, os estudantes terão a oportunidade de adquirir competências avançadas em programação em Tensorflow e Deep Visual Computer, entre outras ferramentas. Tudo isto é apresentado num formato 100% online, o que permite aos estudantes adaptar o estudo ao seu ritmo de vida e aceder aos conteúdos teórico-práticos a partir de qualquer lugar e a qualquer momento.

Com o objetivo de facilitar a aprendizagem do estudante, a TECH desenvolveu um plano de estudos completo baseado na metodologia Relearning para a repetição progressiva e natural dos conceitos fundamentais. Desta forma, o profissional adquirirá as competências necessárias ao seu próprio ritmo e ajustando-se ao seu estilo de vida. Além disso, o formato totalmente online permitirá ao profissional aceder aos conteúdos teórico-práticos a partir de qualquer lugar e a qualquer momento, através de um dispositivo com conexão à internet, concentrando-se apenas na sua aprendizagem. Assim, poderá aceder aos conteúdos teórico-práticos de qualquer lugar e a qualquer momento, desde que tenha um dispositivo com conexão à internet.

Com a TECH poderá projetar a sua carreira profissional sem descuidar outras áreas da sua vida, por isso oferece-lhe uma formação flexível e adaptada às suas necessidades”

Este Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de casos apresentados por especialistas em Deep Learning
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente  práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Vídeos motivacionais, casos práticos, conteúdos gráficos e esquemáticos, fóruns de discussão... Tudo o que necessita para dar um impulso à sua carreira profissional. Não espere mais”

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma formação imersiva programada para treinar-se em situações reais.

O design deste Curso foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Conseguirá os seus objetivos com o acompanhamento de uma equipa docente especializada em modelos de redes neuronais e otimização”

Uma qualificação 100% online com a qual obterá o conhecimento mais amplo e exaustivo sobre as funções com múltiplas entradas e as derivadas de funções com entradas múltiplas”

O presente plano de estudos foi criado tendo em conta a metodologia pedagógica que distingue a TECH, o Relearning. Pioneiros no seu uso, esta técnica de aprendizagem garante que o especialista terá uma experiência académica mais natural e eficaz, reiterando os conceitos mais importantes em Bases Matemáticas do Deep Learning ao longo de todo o Curso. Desta forma, não só se consegue uma assimilação mais eficaz do conteúdo, como também uma poupança considerável nas horas de estudo necessárias para superá-lo.

Escolha os seus horários, o ritmo de estudo e o local. A TECH disponibiliza os recursos e facilita o seu acesso 24 horas por dia”

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

1.1. Funções e Derivadas

1.1.1. Funções lineares
1.1.2. Derivadas parciais
1.1.3. Derivadas de ordem superior

1.2. Funções aninhadas

1.2.1. Funções compostas
1.2.2. Funções inversas
1.2.3. Funções recursivas

1.3. A regra da cadeia

1.3.1. Derivadas de funções aninhadas
1.3.2. Derivadas de funções compostas
1.3.3. Derivadas de funções inversas

1.4. Funções com múltiplas entradas

1.4.1. Funções de várias variáveis
1.4.2. Funções vetoriais
1.4.3. Funções matriciais

1.5. Derivadas de funções com entradas múltiplas

1.5.1. Derivadas parciais
1.5.2. Derivadas direcionais
1.5.3. Derivadas mistas

1.6. Funções com múltiplas entradas vetoriais

1.6.1. Funções vetoriais lineares
1.6.2. Funções vetoriais não lineares
1.6.3. Funções vetoriais de matriz

1.7. Criação de novas funções a partir de funções existentes

1.7.1. Soma de funções
1.7.2. Produto de funções
1.7.3. Composição de funções

1.8. Derivadas de funções com múltiplas entradas vetoriais

1.8.1. Derivadas de funções lineares
1.8.2. Derivadas de funções não lineares
1.8.3. Derivadas de funções compostas

1.9. Funções vetoriais e suas derivadas: Um passo além

1.9.1. Derivadas direcionais
1.9.2. Derivadas mistas
1.9.3. Derivadas matriciais

1.10. O Backward Pass

1.10.1. Propagação de erros
1.10.2. Aplicação de regras de atualização
1.10.3. Otimização de parâmetros

Módulo 2. Princípios de Deep Learning

2.1. O Aprendizado Supervisado

2.1.1. Máquinas de aprendizado supervisado
2.1.2. Usos do aprendizado supervisado
2.1.3. Diferenças entre aprendizado supervisado e não supervisado

2.2. Modelos de aprendizado supervisado

2.2.1. Modelos lineares
2.2.2. Modelos de árvores de decisão
2.2.3. Modelos de redes neuronais

2.3. Regressão linear

2.3.1. Regressão linear simples
2.3.2. Regressão linear múltipla
2.3.3. Análise de regressão

2.4. Treino do modelo

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Métodos de Otimização

2.5. Avaliação do modelo: Conjunto de treino versus conjunto de teste

2.5.1. Métricas de avaliação
2.5.2. Validação cruzada
2.5.3. Comparação de conjuntos de dados

2.6. Avaliação do modelo: O código

2.6.1. Geração de previsões
2.6.2. Análise de erros
2.6.3. Métricas de avaliação

2.7. Análise das variáveis

2.7.1. Identificação de variáveis relevantes
2.7.2. Análise de correlação
2.7.3. Análise de regressão

2.8. Explicabilidade dos modelos de redes neuronais

2.8.1. Modelos interpretáveis
2.8.2. Métodos de visualização
2.8.3. Métodos de avaliação

2.9. Otimização

2.9.1. Métodos de otimização
2.9.2. Técnicas de regularização
2.9.3. A utilização de gráficos

2.10. Hiperparâmetros

2.10.1. Seleção de hiperparâmetros
2.10.2. Pesquisa de parâmetros
2.10.3. Ajuste de hiperparâmetros

Um Curso preparado por especialistas para que adquira conhecimentos aprofundados sobre as Bases Matemáticas do Deep Learning”