Matricule-se e obtenha um ensino de última geração e eficaz com o Relearning da TECH. Esqueça a memorização e passe a ter uma aprendizagem eficiente"

Em um ambiente de engenharia em constante evolução, o Deep Learning tornou-se uma ferramenta essencial para o processamento de dados e a solução de problemas complexos. Assim, as Bases Matemáticas do Deep Learning são usadas em campos tão diversos quanto a medicina, o setor automotivo, a detecção de fraudes e a análise financeira, entre outros. É por essa razão que a demanda por profissionais altamente capacitados nessa área só está aumentando.

Neste contexto, o programa da TECH foi criado para atender às necessidades do mercado e oferecer aos alunos uma educação de qualidade nessa disciplina. Este programa foi projetado especificamente para oferecer aos alunos uma compreensão completa da matemática fundamental que está na base do Deep Learning, incluindo cálculo, teoria da probabilidade e estatística. Além disso, os alunos terão a oportunidade de adquirir habilidades avançadas de programação em Tensorflow e Deep Visual Computer, entre outras ferramentas. Tudo isso é apresentado em um formato 100% online, o que permite que os alunos adaptem seus estudos ao seu ritmo de vida e acessem o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento.

Para facilitar a aprendizagem do aluno, a TECH desenvolveu um programa completo baseado na metodologia Relearning para a repetição progressiva e natural de conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as competências necessárias, ajustando seus estudos ao seu estilo de vida. Além disso, o formato totalmente online permitirá que o profissional acesse aos conteúdos teórico-práticos de qualquer lugar e a qualquer momento por meio de um dispositivo com conexão à internet, concentrando-se apenas em sua aprendizagem. Além disso, poderá acessar os conteúdos de qualquer lugar e a qualquer momento, tudo o que precisa é de um dispositivo com conexão à Internet.

Com a TECH você poderá projetar sua carreira profissional sem descuidar de outras áreas de sua vida, por isso oferecemos um ensino flexível e adaptado às suas necessidades"

Este Curso de Bases Matemáticas do 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 Deep Learning
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações rigorosas e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições 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 

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un impulso a tu carrera profesional. No esperes más”

O corpo docente do Curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições 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, onde o profissional deverá tentar 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 atingirá seus objetivos com o apoio de uma equipe de professores especializada em modelos de redes neurais e otimização"

Um Curso 100% online que lhe dará o conhecimento mais amplo e abrangente de funções multivariadas e derivadas de funções multivariadas"

Por meio do plano de estudos, o aluno desenvolverá um conhecimento abrangente dos principais aspectos das Bases Matemáticas do Deep Learning, o que lhe permitirá obter uma perspectiva global e atualizada e atingir os objetivos propostos. Como resultado, o aluno adquirirá habilidades abrangentes em um campo de engenharia essencial, versátil e em constante crescimento, levando à excelência em um setor em expansão. Para garantir a satisfação dos alunos, a TECH estabeleceu objetivos gerais e específicos que lhes guiarão para o sucesso.

Aprimore suas habilidades na criação de novas funções a partir de funções existentes com este Curso de Bases Matemáticas do Deep Learning"

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizagem profunda para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizagem Supervisionada 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 aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver 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

• Desenvolver a regra da cadeia para calcular derivadas de funções aninhadas
• Analisar como novas funções são criadas a partir de funções existentes e como calcular suas derivadas
• Examinar o conceito de Backward Pass e como aplicar derivadas de funções vetoriais para aprendizado automático
• Aprender como usar o TensorFlow para construir modelos personalizados
• Compreender como carregar e processar dados usando ferramentas do TensorFlow
• Fundamentar os conceitos-chave de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com RNNs e mecanismos de atenção
• Explorar a funcionalidade das bibliotecas Transformers da Hugging Face e outras ferramentas de processamento de linguagem natural para aplicar a problemas de visão
• Aprender a construir e treinar modelos de autoencoders, GANs e modelos de difusão
• Compreender como os autoencoders podem ser usados para codificar dados de forma eficiente
• Analisar o funcionamento da regressão linear e como ela pode ser aplicada a modelos de redes neurais
• Fundamentar a otimização dos hiperparâmetros para melhorar o desempenho dos modelos de redes neurais
• Determinar como avaliar o desempenho dos modelos de redes neurais usando conjuntos de treinamento e teste

Você alcançará seus objetivos graças às ferramentas eficazes que a TECH coloca à sua disposição neste Curso completo"