Um percurso 100% online que fornece-lhe as técnicas de Aprendizagem Profunda mais eficazes para resolver problemas reais e desenvolver soluções inovadoras”

O Deep Learning tem uma grande diversidade de domínios, como a Robótica, a Visão por Computador e o Processamento de Linguagem Natural. Atualmente, a aplicação destas técnicas avançadas é cada vez mais procurada em diferentes áreas de trabalho. Entre eles, destaca-se o setor do Marketing, uma vez que as ferramentas de Aprendizagem Profunda proporcionam a estas empresas múltiplos benefícios. Por exemplo, servem para analisar grandes conjuntos de dados de clientes para identificar segmentos de audiência mais precisos. Assim, as empresas conseguem personalizar as suas estratégias e mensagens de forma a satisfazer as necessidades específicas de cada público. 

Face a esta realidade, a TECH cria um Curso de especialização que proporcionará aos especialistas um conhecimento exaustivo sobre as Aplicações do Deep Learning. O plano de estudos está desenhado para equipar os alunos com as ferramentas mais vanguardistas e eficazes para o treino de Redes Neuronais. Para tal, o plano de estudos irá aprofundar tanto as neuronas como a arquitetura das camadas recorrentes. Além disso, a especialização irá explorar os modelos Transformers para o processamento de linguagem natural, permitindo aos profissionais alcançar um desempenho superior numa variedade de tarefas, como gerar textos com fluidez. 

Para alcançar esta atualização, a TECH disponibiliza múltiplos recursos pedagógicos sustentados em pílulas multimédia, simulações de casos de estudo e leituras especializadas, de forma a que os estudantes desfrutem de um aprendizado dinâmico. Além disso, os alunos não precisarão de investir grandes quantidades de horas de estudo, uma vez que, com o método Relearning conseguirão consolidar os conceitos mais determinantes de forma muito mais simples. Dessa forma, os profissionais têm à sua disposição uma opção académica de qualidade, perfeitamente compatível com as suas responsabilidades diárias, podendo planear individualmente os seus horários e cronogramas avaliativos. O único requisito para aceder ao Campus Virtual é um dispositivo electrónico com acesso à Internet, podendo até utilizar o seu telemóvel.

Irá dominar a ferramenta Transformers da Hugging Face para a transferência da aprendizagem. E em somente 6 meses com este Curso de especialização!" 

Este Curso de especialização de Aplicações 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 Aplicações de 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 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

Aprofundará os seus conhecimentos sobre a análise de sentimentos com algoritmos de Aprendizagem Profunda para monitorizar as redes sociais”  

O corpo docente do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta formação a experiência do seu trabalho, bem como especialistas reconhecidos de sociedades de referência e de universidades de prestígio. 

O seu conteúdo multimédia, elaborado com a última tecnologia educativa, permitirá ao profissional um aprendizado situado e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para se treinar 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.  

Gerirá a construção de arquiteturas de codificação e será capaz de extrair automaticamente características significativas dos dados"

A revolucionária metodologia do Relearning da TECH proporcionar-lhe-á flexibilidade para organizar o seu ritmo de estudo, adaptando-se às suas circunstâncias"

O Curso de especialização de Aplicações do Deep Learning focar-se-á nas sequências de processamento utilizando tanto Redes Neuronais Recorrentes como Convolucionais. Os alunos examinarão a arquitetura das camadas, tendo em conta as suas aplicações e o backpropagation ao longo do tempo. Em sintonia, irão aprofundar-se no processamento de linguagem natural para gerar textos e traduções de forma automatizada. Adicionalmente, os conteúdos didáticos também explorarão os modelos de difusão (entre os quais se incluem os autoencoders e as redes generativas adversariais). Assim, os alunos produzirão amostras de dados realistas e modelarão distribuições de probabilidade com eficácia. 

Aumentará o seu potencial profissional no campo da Visão Artificial graças a este Curso de especialização 100% online”

Módulo 1. Sequências de processamento utilizando RNN (Redes Neuronais Recurrentes) e CNN (Redes Neuronais Convolucionais)

1.1. Neurônios e camadas recorrentes

1.1.1. Tipos de neurônios recorrentes
1.1.2. Arquitetura de uma camada recorrente
1.1.3. Aplicações das camadas recorrentes

1.2. Treinamento de Redes Neuronais Recorrentes (RNN)

1.2.1. Backpropagation através do tempo (BPTT)
1.2.2. Gradiente descendente estocástico
1.2.3. Regularização no treinamento de RNN

1.3. Avaliação de modelos RNN

1.3.1. Métricas de avaliação
1.3.2. Validação cruzada
1.3.3. Ajuste de hiperparâmetros

1.4. RNN pré-treinadas

1.4.1. Redes pré-treinadas
1.4.2. Transferência de aprendizado
1.4.3. Ajuste fino

1.5. Previsão de uma série temporal

1.5.1. Modelos estatísticos para previsões
1.5.2. Modelos de séries temporais
1.5.3. Modelos baseados em redes neuronais

1.6. Interpretação dos resultados da análise de séries temporais

1.6.1. Análises de componentes principais
1.6.2. Análise de Clusters
1.6.3. Análise de correlações

1.7. Gerenciamento de sequências longas

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. Convolucionais 1D

1.8. Aprendizado de sequência parcial

1.8.1. Métodos de aprendizado profundo
1.8.2. Modelos generativos
1.8.3. Aprendizado por reforço

1.9. Aplicação Prática de RNN e CNN

1.9.1. Processamento de linguagem natural
1.9.2. Reconhecimento de padrões
1.9.3. Visão computacional

1.10. Diferenças nos resultados clássicos

1.10.1. Métodos clássicos vs RNN
1.10.2. Métodos clássicos vs CNN
1.10.3. Diferença no tempo de treinamento

Módulo 2. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

2.1. Geração de texto utilizando RNN

2.1.1. Treino de uma RNN para geração de texto
2.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
2.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

2.2. Criação de conjuntos de dados de treino

2.2.1. Preparação dos dados para o treino de uma RNN
2.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treino
2.2.3. Limpeza e transformação dos dados

2.3. Análise de Sentimento

2.3.1. Classificação da opiniões com RNN
2.3.2. Deteção de temas nos comentários
2.3.3. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

2.4. Rede codificadora-descodificadora para a tradução automática neural

2.4.1. Treino de uma RNN para a  tradução automática
2.4.2. Utilização de uma rede encoder-decoder para a tradução automática
2.4.3. Melhoria da precisão da tradução automática com RNNs

2.5. Mecanismos de atenção

2.5.1. Implementação de mecanismos de atenção em RNN
2.5.2. Utilização de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
2.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção nas redes neuronais

2.6. Modelos Transformers

2.6.1. Uso de modelos Transformers no processamento de linguagem natural
2.6.2. Aplicação de modelos Transformers na visão
2.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

2.7. Transformers para a visão

2.7.1. Utilização de modelos Transformers para a visão
2.7.2. Pré-processamento de dados de imagem
2.7.3. Treino de um modelo Transformer para a visão

2.8. Biblioteca de Transformers de Hugging Face

2.8.1. Utilização da biblioteca Transformers de Hugging Face
2.8.2. Aplicação da biblioteca de Transformers de Hugging Face
2.8.3. Vantagens da biblioteca Transformers de Hugging Face

2.9. Outras Bibliotecas de Transformers. Comparação

2.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas de Transformers
2.9.2. Uso das outras bibliotecas de Transformers
2.9.3. Vantagens das outras bibliotecas de Transformers

2.10. Desenvolvimento de uma aplicação de PLN com RNN e Atenção. Aplicação Prática

2.10.1. Desenvolvimento de uma aplicação de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
2.10.2. Utilização de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers na aplicação
2.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 3. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

3.1. Representação de dados eficientes

3.1.1. Redução da dimensionalidade
3.1.2. Aprendizagem profunda
3.1.3. Representações compatas

3.2. Realização da PCA com um codificador automático linear incompleto

3.2.1. Processo de treino
3.2.2. Implementação em Python
3.2.3. Utilização de dados de teste

3.3. Codificadores automáticos empilhados

3.3.1. Redes neuronais profundas
3.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
3.3.3. Utilização da regularização

3.4. Autoencodificadores convolucionais

3.4.1. Design do modelo convolucionais
3.4.2. Treino do modelo convolucionais
3.4.3. Avaliação dos resultados

3.5. Redução do ruído dos codificadores automáticos

3.5.1. Aplicação de filtros
3.5.2. Design de modelos de codificação
3.5.3. Utilização de técnicas de regularização

3.6. Codificadores automáticos dispersos

3.6.1. Aumento da eficiência da codificação
3.6.2. Minimizar o número de parâmetros
3.6.3. Utilização de técnicas de regularização

3.7. Codificadores automáticos variacionais

3.7.1. Utilização da otimização variacional
3.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
3.7.3. Representações latentes profundas

3.8. Geração de imagens MNIST de moda

3.8.1. Reconhecimento de padrões
3.8.2. Geração de imagens
3.8.3. Treino de redes neuronais profundas

3.9. Redes generativas antagónicas e modelos de difusão

3.9.1. Geração de conteúdos a partir de imagens
3.9.2. Modelação de distribuições de dados
3.9.3. Utilização de redes contraditórias

3.10. Implementação dos Modelos. Aplicação Prática

3.10.1. Implementação dos modelos
3.10.2. Utilização de dados reais
3.10.3. Avaliação dos resultados

Este será um curso fundamental para impulsionar a sua carreira. Matricule-se e uma progressão imediata na sua profissão!”