Fique atualizado nas Bases Matemáticas do Deep Learning para criar as redes neuronais mais avançadas”

Atualmente, o Deep Learning se tornou uma das técnicas mais utilizadas na Inteligência Artificial devido à sua capacidade de treinar redes neuronais profundas e realizar tarefas complexas com precisão em uma ampla variedade de campos. Na Robótica, por exemplo, o Deep Learning é utilizado para navegação autônoma e reconhecimento de objetos. No caso do Processamento de Linguagem Natural, é valioso para tradução automática e criação de Chatbots inteligentes.

No entanto, para utilizar eficazmente essas redes neuronais, é necessário ter uma visão sólida das bases matemáticas subjacentes. Este é precisamente o enfoque do Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning, que foi projetado para fornecer aos estudantes uma base em Matemáticas avançadas e Estatísticas necessárias para o aprendizado profundo.

O plano de estudos está estruturado em torno de temas como Álgebra Linear, Cálculo Multivariável, Otimização e Probabilidade. Neste sentido, os estudantes percorrerão conceitos-chave como matrizes, vetores, derivadas parciais, Gradiente Descendente, distribuições de probabilidade e Estatísticas inferenciais. Além disso, o Curso também inclui vários exemplos e exercícios práticos para ajudar os estudantes a aplicar os conceitos teóricos em um contexto real.

O melhor de tudo é que este Curso é 100% online, o que significa que os estudantes podem acessar os materiais do Curso de qualquer lugar do mundo e a qualquer momento que lhes seja conveniente.

Será um especialista nas operações com funções vetoriais e suas derivadas”

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 casos práticos apresentados por especialistas em Bases Matemáticas do Deep Learning
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que está concebido, fornecem informações Tecnológico e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde realizar o processo de autoavaliação para melhorar o aprendizado
• 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

Adquira todas as chaves para dominar o funcionamento dos modelos que operam sob o Aprendizado Supervisado”

O Curso inclui no seu corpo docente, profissionais do setor que trazem a experiência do seu trabalho para esta formação, bem como especialistas reconhecidos das principais sociedades 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.

Compare conjuntos de dados com maestria graças aos inovadores recursos pedagógicos do Campus Virtual”

Especialize-se em ajustar hiperparâmetros ou manusear técnicas de regularização em apenas 360 horas”

O plano de estudos deste Curso guiará os estudantes por uma exploração detalhada dos fundamentos matemáticos do Deep Learning em um percurso acadêmico condensado em 360 horas. Os alunos também terão acesso a uma ampla gama de recursos didáticos inovadores disponíveis no Campus Virtual do Curso, que complementarão e enriquecerão sua experiência de aprendizado. Alguns desses recursos incluem exercícios de autoavaliação, casos práticos e resumos interativos.

Um plano de estudos que abrange todos os princípios do Deep Learning”

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

Aproveite a oportunidade de inscrever-se no Curso perfeito para se aprofundar na explicabilidade dos modelos de redes neuronais artificiais”