A TECH busca projetar sua carreira profissional sem descuidar de outras áreas de sua vida, por isso oferece um programa adaptado a você com o máximo de flexibilidade" 

A pesquisa em redes neurais e treinamento em Deep Learning continua sendo uma área dinâmica que oferece muitas oportunidades para aqueles que desejam fazer contribuições significativas para a compreensão e a aplicação dessas técnicas. Assim, se mostraram particularmente eficazes no processamento de dados complexos e na execução de tarefas difíceis em uma variedade de campos, fazendo deles uma ferramenta indispensável para a engenharia moderna. Além disso, as redes neurais profundas possuem uma ampla variedade de aplicações práticas no mundo real, desde o reconhecimento de imagem e fala até a análise financeira e a detecção de fraudes. 

Da mesma forma, têm a capacidade de processar grandes volumes de dados com eficiência e precisão, o que faz com que sejam ideais para aplicações em inteligência artificial e aprendizagem automática. Sua capacidade de aprender e se adaptar  continuamente a novos dados e situações faz deles uma ferramenta inestimável para a tomada de decisões em tempo real. Em suma, é um campo empolgante que oferece diversas oportunidades para aqueles que desejam adquirir habilidades e conhecimentos avançados em engenharia moderna. 

A TECH desenvolveu um programa completo baseado em sua metodologia exclusiva Relearning para facilitar a aprendizagem do aluno de forma progressiva e natural por meio da repetição dos conceitos fundamentais.

O programa é apresentado em um formato online para que o profissional possa se concentrar no aprendizado sem ter que se preocupar com deslocamentos ou horários pré-estabelecidos. Também é possível acessar o conteúdo teórico e prático de qualquer lugar e a qualquer momento, desde que você tenha um dispositivo com conexão à Internet. 

Impulsione sua carreira com um Programa Avançado  que lhe fará conhecer a arquitetura visual do córtex do Deep Computer Vision" 

Este Programa avançado de Redes Neurais e Treinamento em 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 aos 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 

Distribua sua carga horária de acordo com suas necessidades pessoais e concilie o programa com o seu trabalho profissional” 

O corpo docente deste programa inclui profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho para essa capacitação, assim como especialistas reconhecidos de empresas 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, por meio da qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem ao longo do ano acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área . 

Conheça em detalhes as técnicas de rastreamento e localização e torne-se o profissional que você sempre quis ser"

Vídeos motivacionais, estudos de caso, conteúdo gráfico e esquemático, fóruns de discussão... Tudo o que você precisa para dar o pontapé inicial em sua carreira profissional. Não perca mais tempo"

O engenheiro poderá obter um aprendizado avançado e eficiente graças ao método de Relearning, que se baseia na reiteração constante de conceitos essenciais em todo o percurso acadêmico. Desta forma, não será necessário investir grandes quantidades de tempo no estudo, pois o método permite uma rápida assimilação e a implementação efetiva do programa. Dessa forma, o engenheiro poderá se aprofundar em um assunto completo e detalhado sobre o treinamento da aprendizagem por transferência ou aprender mais sobre o uso de gráficos para o treinamento de modelos. 

Conteúdo programático elaborado por especialistas e de qualidade é fundamental para o sucesso da aprendizagem"

Módulo 1. Treinamento de Redes Neurais Profundas

1.1. Problemas de Gradientes

1.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
1.1.2. Gradientes Estocásticos
1.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

1.2. Reutilização de camadas pré-treinadas

1.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.2.2. Extração de características
1.2.3. Aprendizagem profunda

1.3. Otimizadores

1.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico
1.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
1.3.3. Otimizadores de momento

1.4. Programação da taxa de aprendizagem

1.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática
1.4.2. Ciclos de aprendizagem
1.4.3. Termos de suavização

1.5. Sobreajuste

1.5.1. Validação cruzada
1.5.2. Regularização
1.5.3. Métricas de avaliação

1.6. Diretrizes práticas

1.6.1. Design de modelos
1.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
1.6.3. Testes de hipóteses

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.7.2. Extração de características
1.7.3. Aprendizagem profunda

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Transformações de imagem
1.8.2. Geração de dados sintéticos
1.8.3. Transformação de texto

1.9. Aplicação prática de Transfer Learning

1.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.9.2. Extração de características
1.9.3. Aprendizagem profunda

1.10. Regularização

1.10.1. L1 E L2
1.10.2. Regularização por máxima entropia
1.10.3. Dropout

Módulo 2. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
2.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow
2.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow

2.2. TensorFlow e NumPy

2.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
2.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow
2.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow

2.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento

2.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow
2.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento
2.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento

2.4. Funções e gráficos do TensorFlow

2.4.1. Funções com TensorFlow
2.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos
2.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

2.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow

2.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow
2.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow
2.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados

2.6. API tf.data

2.6.1. Utilização da API tf.data para processamento de dados
2.6.2. Construção de fluxos de dados com tf.data
2.6.3. Uso da API tf.data para treinamento de modelos

2.7. Formato TFRecord

2.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados
2.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow
2.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos

2.8. Camadas de pré-processamento do Keras

2.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
2.8.2. Construção de pipelines de pré-processamento com Keras
2.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos

2.9. Projeto TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados
2.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
2.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos

2.10. Construção de uma Aplicação de Deep Learning com TensorFlow. Aplicação Prática

2.10.1. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
2.10.2. Treinamento de um modelo com TensorFlow
2.10.3. Utilização da aplicação para previsão de resultados

Módulo 3. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

3.1. A Arquitetura do Visual Cortex

3.1.1. Funções do córtex visual
3.1.2. Teorias da visão computacional
3.1.3. Modelos de processamento de imagens

3.2. Camadas convolucionais

3.2.1. Reutilização de pesos na convolução
3.2.2. Convolução 2D
3.2.3. Funções de ativação

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

3.3.1. Pooling e Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Tipos de Pooling

3.4. Arquiteturas CNN

3.4.1. Arquitetura VGG
3.4.2. Arquitetura AlexNet
3.4.3. Arquitetura ResNet

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

3.5.1. Inicialização de pesos
3.5.2. Definição da camada de entrada
3.5.3. Definição da saída

3.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

3.6.1. Características dos modelos pré-treinados
3.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
3.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

3.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

3.7.1. Aprendizagem por transferência
3.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
3.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

3.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

3.8.1. Classificação de imagens
3.8.2. Localização de objetos em imagens
3.8.3. Detecção de objetos

3.9. Detecção e rastreamento de objetos

3.9.1. Métodos de detecção de objetos
3.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
3.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

3.10. Segmentação semântica

3.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
3.10.2. Detecção de bordas
3.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras

Um programa desenvolvido para torná-lo um especialista em redes neurais e treinamento em Deep Learning”