Graças ao sólido conhecimento proporcionado por este programa, você aprenderá sobre esse importante ramo da inteligência artificial focado na construção de algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano com uma metodologia eficaz e em um formato 100% online"

O Deep Learning é uma das principais tecnologias por trás da inteligência artificial e tem impulsionado muitos avanços em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de voz da Amazon Alexa tem uma taxa de precisão de 95% com base nesse ramo da IA. Assim, ele pode ser usado para resolver problemas importantes da sociedade, como a detecção precoce de doenças, a previsão de desastres naturais e a luta contra as mudanças climáticas. Por exemplo, o Deep Learning foi usada para prever o derretimento de geleiras com 96% de precisão.

Nesse contexto, a TECH projetou uma formação abrangente na qual o aluno se aprofundará nos princípios do Deep Learning e aprofundará seus fundamentos matemáticos. Assim, realizar este curso é uma excelente opção para o crescimento profissional devido à crescente demanda por profissionais treinados na área, ao aumento do investimento em IA, às suas diversas aplicações, aos recursos e às comunidades de apoio disponíveis, ao desafio intelectual que ela apresenta e ao seu potencial de inovação.

E para facilitar a aprendizagem dos alunos, a TECH criou este programa completo com base na exclusiva metodologia Relearning. Um processo de ensino projetado para que o graduado integre os conceitos fundamentais de forma progressiva e natural por meio da repetição. Assim, adquirirá as competências necessárias, ajustando seus estudos ao seu ritmo de vida.

Tudo isso é apresentado em um formato totalmente online. Dessa forma, o profissional pode se concentrar exclusivamente em sua aprendizagem, sem a necessidade de se deslocar ou de cumprir um horário pré-estabelecido. Além disso, poderá acessar os conteúdos teóricos e práticos de qualquer lugar e a qualquer momento, tudo o que precisa é de um dispositivo com conexão à Internet.

Capacite-se em um setor em ascensão e se destaque em uma ampla variedade de aplicações, como visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica e reconhecimento de fala"

Este Programa avançado de 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

Com a metodologia Relearning, você adquirirá o conhecimento de forma progressiva e com total flexibilidade. Um programa que se adapta a você"

O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.
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.

Concilie suas responsabilidades pessoais e profissionais com seus estudos graças a este Programa avançado. 100% flexível e online"

Saiba como executar métricas de avaliação e determinar métodos de otimização de Deep Learning com essa qualificação exclusiva"

O método Relearning, que se baseia na repetição constante dos principais conceitos ao longo do curso, permitirá que o engenheiro obtenha uma aprendizagem avançada e eficaz sem precisar dedicar longas horas de estudo. Dessa forma, o profissional poderá se aprofundar em um programa completo sobre funções aninhadas, modelos de redes neurais ou aplicações de aprendizagem profunda.

Você terá acesso a um plano de estudos elaborado por especialistas, com conteúdo de alta qualidade, para que sua aprendizagem seja bem-sucedida"

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos do 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. 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 múltiplas entradas

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 do Deep Learning

2.1. Aprendizagem supervisionada

2.1.1. Máquinas de aprendizagem supervisionada
2.1.2. Usos de aprendizagem supervisionada
2.1.3. Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada

2.2. Modelos de aprendizagem supervisionada

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

2.3. Regressão linear

2.3.1. Regressão linear simples
2.3.2. Regressão Linear Múltipla
2.3.3. Análise de regressão

2.4. Treinamento 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 treinamento versus conjunto de teste

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

2.6. Avaliação do modelo: O código

2.6.1. Geração de predições
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 neurais

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. Uso de gráficos

2.10. Hiperparâmetros

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

Módulo 3. Redes Neurais como Base do Deep Learning

3.1. Aprendizagem profunda

3.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
3.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda
3.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda

3.2. Operações

3.2.1. Soma
3.2.2. Produtos
3.2.3. Transferência

3.3. Camadas

3.3.1. Camada de entrada
3.3.2. Camada oculta
3.3.3. Camada de saída

3.4. União de Camadas e Operações

3.4.1. Design de arquiteturas
3.4.2. Conexão entre camadas
3.4.3. Propagação para frente

3.5. Construção da primeira rede neural

3.5.1. Design da rede
3.5.2. Definição dos pesos
3.5.3. Treinamento da rede

3.6. Treinador e Otimizador

3.6.1. Seleção do otimizador
3.6.2. Definição de uma função de perda
3.6.3. Definição de uma métrica

3.7. Aplicação dos princípios das redes neurais

3.7.1. Funções de ativação
3.7.2. Retropropagação
3.7.3. Ajuste dos parâmetros

3.8. Dos neurônios biológicos para os artificiais

3.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico
3.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais
3.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos

3.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras

3.9.1. Definição da estrutura da rede
3.9.2. Compilação do modelo
3.9.3. Treinamento do modelo

3.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais

3.10.1. Seleção da função de ativação
3.10.2. Estabelecer o learning rate
3.10.3. Ajuste dos pesos

Um programa desenvolvido para torná-lo um especialista em Deep Learning"