Você poderá fazer o download de todo o conteúdo para qualquer dispositivo eletrônico do Campus Virtual e consultá-lo sempre que precisar, mesmo sem uma conexão com a Internet"    

O impacto do Deep Learning na melhoria da eficiência e da precisão dos sistemas é inegável e está sendo refletido em uma ampla variedade de campos, da medicina ao transporte e à segurança. As aplicações são inúmeras, incluindo diagnósticos médicos auxiliados por computador, direção autônoma de veículos, detecção de anomalias em sistemas de segurança e otimização da cadeia de suprimentos de produtos. À medida que novas técnicas de Deep Learning, uma ampla gama de possibilidades se abre na solução de problemas complexos e na tomada de decisões em tempo real.

Como resultado, a demanda por profissionais que saibam como aplicar o Deep Learning continua a crescer, e espera-se que essa tendência continue no futuro. Em resumo, o estudo de Aplicações de Deep Learning pode ser uma boa opção devido à sua crescente demanda em vários setores, à sua capacidade de melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas, à sua ampla variedade de aplicações, aos recursos disponíveis e às comunidades de suporte, além das competitivas oportunidades de emprego e salários na área.

Este programa, desenvolvido pela TECH, é baseado na metodologia Relearning para facilitar a aprendizagem por meio da repetição progressiva e natural dos conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as competências necessárias, ajustando seus estudos ao seu ritmo de vida. Além disso, o formato totalmente online permitirá que o profissional se concentre em sua aprendizagem, sem a necessidade de se deslocar ou se ajustar a um horário pré-estabelecido, e acessar o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento, usando um dispositivo com conexão à Internet.

Aproveite a oportunidade única de crescimento profissional e pessoal oferecida exclusivamente por este Programa avançado da TECH" 

Este Programa avançado de Aplicações 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
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos individuais de reflexão
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo desde qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Um Programa avançado que lhe fornece os recursos e as estratégias para implementar técnicas de PCA com um codificador linear automático de forma eficaz e 100% online!"

O programa de estudos inclui em seu corpo docente profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho nesta capacitação, além de renomados especialistas de sociedades líderes 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 nesta área.   

Matricule-se já e você será capaz de gerar textos usando redes neurais recorrentes graças às habilidades que adquirirá com este Programa avançado"

Você terá à sua disposição um Campus Virtual disponível 24 horas por dia, sem a pressão habitual de adaptar-se a calendários acadêmicos rígidos ou horários de aula imutáveis"

Por meio do método Relearning, o engenheiro poderá obter uma capacitação avançada e eficaz sobre a codificação de modelos de aprendizagem profunda ao longo de sua trajetória acadêmica. Este método se baseia na reiteração contínua de conceitos-chave, o que permitirá que você atinja sua meta sem precisar gastar muito tempo estudando. Com essa abordagem, o engenheiro poderá se aprofundar em um assunto completo sobre o tema em questão. 

Além de um corpo docente de prestígio, também oferecemos o conteúdo mais avançado do panorama acadêmico digital e a metodologia mais eficaz do mercado. Não espere para se tornar um profissional de elite e ter acesso a inúmeras oportunidades de trabalho" 

Módulo 1. Processamento de Sequências usando RNN (Redes Neurais Recorrentes) e CNN (Redes Neurais 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 de camadas recorrentes

1.2. Treinamento de Redes Neurais 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 aprendizagem
1.4.3. Ajuste fino

1.5. Previsão de uma série de tempo

1.5.1. Modelos estatísticos para previsão
1.5.2. Modelos de séries temporais
1.5.3. Modelos baseados em redes neurais

1.6. Interpretação dos resultados da análise de séries temporais

1.6.1. Análise de componentes principais
1.6.2. Análise de Cluster
1.6.3. Análise de correlações

1.7. Manejo 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. Aprendizagem de sequência parcial

1.8.1. Métodos de aprendizagem profunda
1.8.2. Modelos generativos
1.8.3. Aprendizagem de 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 por computador

1.10. Diferenças nos resultados clássicos

1.10.1. Métodos clássicos x RNN
1.10.2. Métodos clássicos x 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 usando RNN

2.1.1. Treinamento 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 do conjunto de dados de treinamento

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

2.3. Análise de sentimento

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

2.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural

2.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática
2.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder para tradução automática
2.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN

2.5. Mecanismos de atenção

2.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN
2.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
2.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais

2.6. Modelos Transformers

2.6.1. Uso de modelos  Transformers para processamento de linguagem natural
2.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão
2.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

2.7. Transformers para visão

2.7.1. Uso de modelos Transformers para visão
2.7.2. Processamento de dados Imagem
2.7.3. Treinamento de um modelo Transformer para visão

2.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face

2.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face
2.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face
2.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face

2.9. Outras bibliotecas de Transformers. Comparativa

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

2.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática

2.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
2.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo
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. Aprendizado profundo
3.1.3. Representações compactas

3.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto

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

3.3. Codificadores automáticos empilhados

3.3.1. Redes neurais profundas
3.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
3.3.3. Uso da regularização

3.4. Autoencoders convolucionais

3.4.1. Design de modelos convolucionais
3.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
3.4.3. Avaliação de resultados

3.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos

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

3.6. Codificadores automáticos dispersos

3.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
3.6.2. Minimizando o número de parâmetros
3.6.3. Utilização de técnicas de regularização

3.7. Codificadores automáticos variacionais

3.7.1. Utilização de 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. Treinamento de Redes Neurais Profundas

3.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão

3.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
3.9.2. Modelagem de distribuições de dados
3.9.3. Uso de redes adversárias

3.10. Implementação dos Modelos. Aplicação Prática

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

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