Qualificação universitária
A maior faculdade de informática do mundo”
Apresentação do programa
Aumente seu conhecimento sobre Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning, graças à melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes"
Obter novos conhecimentos sobre Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão é essencial para qualquer profissional interessado no campo do Deep Learning. Essas técnicas têm aplicações em uma ampla variedade de campos, desde o setor criativo até a pesquisa em biologia e física, o que faz delas ferramentas essenciais para qualquer profissional que deseje avançar no campo.
Por esse motivo, a TECH desenvolveu um Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning, com o qual busca fornecer aos alunos as habilidades necessárias para que possam realizar seu trabalho como especialistas, com a maior eficiência e qualidade possíveis. Assim, ao longo deste programa, serão abordados aspectos como a construção de arquiteturas de codificação, o reconhecimento de padrões ou o uso de redes adversárias.
Tudo isso, por meio de um conveniente modo 100% online que permite que os alunos organizem seus horários e estudos, conciliando com seus outros trabalhos e interesses diários. Além disso, essa qualificação conta com os materiais teóricos e práticos mais completos do mercado, o que facilita o processo de estudo do aluno e permite que ele atinja seus objetivos com rapidez e eficiência.
Torne-se um especialista em Uso de Dados Reais e Geração de Imagens em Deep Learning em apenas 6 semanas e com total liberdade de organização"
Este Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 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 Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning
- O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
- 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
Impulsione seu perfil profissional em uma das áreas mais promissoras do setor de TI, graças à TECH e aos materiais mais inovadores"
A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas 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.
Acesse todo o conteúdo sobre reconhecimento de padrões e de redes adversárias em seu tablet, celular ou computador"
Aprofunde-se na aprendizagem profunda não supervisionada e na implementação de modelos, no conforto de sua casa e a qualquer hora do dia"
Plano de estudos
A estrutura e todos os recursos didáticos desse programa foram elaborados pelos renomados profissionais que compõem a equipe de especialistas da TECH na área de Deep Learning. Esses especialistas aproveitaram sua vasta experiência e conhecimento de última geração para criar um conteúdo prático e totalmente atualizado. Tudo isso, com base na metodologia pedagógica mais eficiente, o Relearning da TECH.
Matricule-se para adquirir novos conhecimentos com materiais práticos e dinâmicos que se revelam uma oportunidade única no mercado"
Módulo 1. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
1.1. Representação de dados eficientes
1.1.1. Redução da dimensionalidade
1.1.2. Aprendizado profundo
1.1.3. Representações compactas
1.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto
1.2.1. Processo de treinamento
1.2.2. Implementação em Python
1.2.3. Utilização de dados de teste
1.3. Codificadores automáticos empilhados
1.3.1. Redes neurais profundas
1.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
1.3.3. Uso da regularização
1.4. Autoencoders convolucionais
1.4.1. Design de modelos convolucionais
1.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
1.4.3. Avaliação de resultados
1.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos
1.5.1. Aplicação de filtros
1.5.2. Design de modelos de codificação
1.5.3. Uso de técnicas de regularização
1.6. Codificadores automáticos dispersos
1.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
1.6.2. Minimizando o número de parâmetros
1.6.3. Utilização de técnicas de regularização
1.7. Codificadores automáticos variacionais
1.7.1. Utilização de otimização variacional
1.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
1.7.3. Representações latentes profundas
1.8. Geração de imagens MNIST de moda
1.8.1. Reconhecimento de padrões
1.8.2. Geração de imagens
1.8.3. Treinamento de Redes Neurais Profundas
1.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão
1.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
1.9.2. Modelagem de distribuições de dados
1.9.3. Uso de redes adversárias
1.10. Implementação dos Modelos. Aplicação Prática
1.10.1. Implementação dos modelos
1.10.2. Uso de dados reais
1.10.3. Avaliação de resultados
Graças à metodologia de ensino da TECH, você poderá adquirir novos conhecimentos de forma completa e investir muito tempo de estudo"
Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning
Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning são utilizados em diferentes aplicações de processamento de imagem, vídeo e sinal. Na TECH Universidade Tecnológica, temos este programa de estudos especializado, projetado com o objetivo de desenvolver técnicas sobre os fundamentos matemáticos e teóricos do aprendizado profundo, bem como uma compreensão prática de sua aplicação em vários campos.
Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning usadas em diferentes aplicações de processamento de imagem, vídeo e sinal. Autoencoders são usados para aprender como produzir uma versão comprimida de uma imagem ou outro tipo de sinal. As GANs são uma rede neural composta por duas redes: a geradora e a discriminadora, que se ajustam mutuamente para melhorar seu desempenho na geração de imagens. Modelos de difusão são usados para modelar a distribuição de probabilidade de sinais e são usados na geração de imagens e substituição de fundo em vídeos. Em nosso curso, abordaremos o aprendizado profundo para resolver problemas em uma ampla variedade de campos. É uma excelente opção para quem pretende adquirir competências especializadas e desenvolver uma carreira de sucesso nesta área.