Você terá acesso a uma biblioteca repleta de conteúdo multimídia de alta qualidade apresentado em diferentes formatos audiovisuais, que poderá ser baixado e consultado quando e onde quiser"

O Deep Learning, uma das tecnologias fundamentais da inteligência artificial, levou a avanços importantes em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de voz da Amazon Alexa é baseada em aprendizagem profunda e tem 95% de precisão. Além disso, o Deep Learning tem a capacidade de resolver problemas relevantes para a sociedade, como a detecção precoce de doenças, a previsão de desastres naturais e a luta contra as mudanças climáticas. De fato, ele foi usado com sucesso para prever o derretimento de geleiras com uma precisão de 96%.

Nessas circunstâncias, a TECH projetou um programa educacional abrangente que permite que os alunos explorem em profundidade os princípios fundamentais de Deep Learning e seus fundamentos matemáticos. Como a demanda por profissionais capacitados nesse campo continua a crescer e o investimento em Inteligência Artificial está aumentando, essa graduação se apresenta como uma excelente opção para o desenvolvimento profissional. Além disso, a disponibilidade de recursos e comunidades de apoio, o desafio intelectual que proporciona e seu potencial de inovação são outros fatores que tornam esse curso uma opção atraente para aqueles que buscam aprimorar seus conhecimentos e habilidades em Deep Learning.

Por esse motivo, a TECH criou um programa completo baseado na metodologia Relearning para facilitar a aprendizagem do aluno de forma progressiva e natural através da repetição dos conceitos fundamentais. Dessa forma, o aluno adquirirá as habilidades necessárias, ajustando seus estudos ao seu ritmo de vida. 

Dessa forma, a apresentação do programa em um formato online permite que o profissional se concentre em sua aprendizagem sem se deslocar ou cumprir um horário pré-estabelecido. Além disso, poderá acessar os conteúdos teóricos e práticos de qualquer lugar e a qualquer momento, tudo que precisa é de um dispositivo com conexão à Internet.

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Este Programa avançado de Deep Learning Avançado 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

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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.

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Por meio do método Relearning, que se baseia na repetição constante de conceitos-chave ao longo do itinerário acadêmico, o engenheiro poderá obter uma formação avançada e eficiente na codificação de modelos de aprendizagem profunda, sem precisar investir longas horas de estudo. Dessa forma, a TECH oferece a você a oportunidade de estudar em profundidade um programa completo sobre esse assunto atualmente relevante.

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Módulo 1. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

1.1. A Arquitetura do Visual Cortex

1.1.1. Funções do córtex visual
1.1.2. Teorias da visão computacional
1.1.3. Modelos de processamento de imagens

1.2. Camadas convolucionais

1.2.1. Reutilização de pesos na convolução
1.2.2. Convolução 2D
1.2.3. Funções de ativação

1.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras

1.3.1. Pooling e Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Tipos de Pooling

1.4. Arquiteturas CNN

1.4.1. Arquitetura VGG
1.4.2. Arquitetura AlexNet
1.4.3. Arquitetura ResNet

1.5. Implementação de uma CNN ResNet-34 usando o Keras

1.5.1. Inicialização de pesos
1.5.2. Definição da camada de entrada
1.5.3. Definição da saída

1.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

1.6.1. Características dos modelos pré-treinados
1.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
1.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

1.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

1.7.1. Aprendizagem por transferência
1.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
1.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

1.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

1.8.1. Classificação de imagens
1.8.2. Localização de objetos em imagens
1.8.3. Detecção de objetos

1.9. Detecção e rastreamento de objetos

1.9.1. Métodos de detecção de objetos
1.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
1.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

1.10. Segmentação semântica

1.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
1.10.2. Detecção de bordas
1.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras

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 modelos transformação 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 Transformers. Comparativa

2.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers
2.9.2. Uso das diferentes bibliotecas 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. Reinforcement Learning

3.1. Otimização de recompensas e busca de políticas

3.1.1. Algoritmos de otimização de recompensas
3.1.2. Processos de busca de políticas
3.1.3. Aprendizagem por reforço para otimizar recompensas

3.2. OpenAI

3.2.1. Ambiente OpenAI Gym
3.2.2. Criação de ambientes OpenAI
3.2.3. Algoritmos de aprendizado por reforço na OpenAI

3.3. Políticas de redes neurais

3.3.1. Redes neurais convolucionais para busca de políticas
3.3.2. Políticas de aprendizagem profunda
3.3.3. Extensão de políticas de redes neurais

3.4. Avaliação de ações: o problema da atribuição de créditos

3.4.1. Análise de risco para atribuição de créditos
3.4.2. Estimativa de rentabilidade de empréstimos
3.4.3. Modelos de avaliação de crédito baseados em redes neurais

3.5. Gradientes de Política

3.5.1. Aprendizagem por reforço com gradientes de política
3.5.2. Otimização de gradientes de política
3.5.3. Algoritmos de gradientes de política

3.6. Processos de decisão de Markov

3.6.1. Otimização de processos de decisão de Markov
3.6.2. Aprendizagem por reforço para processos de decisão de Markov
3.6.3. Modelos de processos de decisão de Markov

3.7. Aprendizagem de diferenças temporais e Q-Learning

3.7.1. Aplicação de diferenças temporais na aprendizagem
3.7.2. Aplicação da Q-Learning em aprendizagem
3.7.3. Otimização de parâmetros de Q-Learning

3.8. Implementar Deep Q-Learning e variantes de Deep Q-Learning

3.8.1. Construção de redes neurais profundas para Deep Q-Learning
3.8.2. Implementação do Deep Q- Learning
3.8.3. Variações do Deep Q- Learning

3.9. Algoritmos de Reinforment Learning

3.9.1. Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
3.9.2. Algoritmos de Aprendizagem por Recompensa
3.9.3. Algoritmos de Aprendizagem por Castigo

3.10. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço. Aplicação Prática

3.10.1. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço
3.10.2. Implementação de um algoritmo de aprendizagem por reforço
3.10.3. Avaliação de um Algoritmo de aprendizagem por reforço 

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