Matricule-se já em um curso que lhe permitirá criar os mais avançados algoritmos de Deep Learning"

O progresso no campo do Deep Learning tem sido significativo nos últimos anos, graças ao desenvolvimento de novas técnicas e metodologias que permitem que os modelos de aprendizagem profunda sejam treinados com maior desempenho e eficiência. Como resultado, há uma grande demanda por profissionais altamente qualificados nessa área para aplicar essas técnicas em projetos inovadores e desafiadores, o que é uma oportunidade fantástica para os cientistas da computação de hoje.

É por isso que foi criado este Programa Avançado de Deep Learning Avançado, que consiste em diversas unidades temáticas que abordam os aspectos mais relevantes do Deep Learning, desde o aprendizado supervisionado até o aprendizado por reforço e a geração de texto. Além disso, os participantes terão a oportunidade de dominar técnicas avançadas, como o uso de redes neurais recorrentes.

Além disso, o Programa Avançado de Deep Learning Avançado é ministrado online, permitindo que os alunos acessem o conteúdo do curso a qualquer hora e em qualquer lugar. Da mesma forma, a metodologia pedagógica do Relearning concentra-se na aprendizagem autônoma e direcionada por meio da reiteração de conceitos, promovendo o progresso educacional dos alunos. Além disso, o programa oferece grande flexibilidade na organização dos recursos acadêmicos, permitindo que os alunos adaptem o aprendizado aos seus horários e necessidades específicas.

Destaque-se com um Programa avançado que permitirá que você estabeleça as bases para replicar o sucesso de empresas de IA como a OpenAI ou a DeepMind"

Este Programa avançado de Deep Learning Avançado conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Deep Learning Avançado
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações tecnológicas e 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

Você iniciará sua carreira como cientista da computação criando modelos avançados de Deep Computer Vision"

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.

Você será uma referência quando se trata de criar modelos de IA que produzem linguagem natural com qualidade surpreendente"

Você passará por estudos de caso úteis que aprimorarão suas habilidades para otimizar a política de um agente"

O Programa avançado de Deep Learning Avançado é um programa que fornecerá aos alunos uma ampla capacitação acadêmica, abrangendo todos os principais aspectos para a criação das mais avançadas arquiteturas e técnicas de redes neurais artificiais, como o Reinforcement Learning, fundamental em modelos de IA bem conhecidos, como o ChatGPT. O plano de estudos é abrangente e é complementado por uma variedade de recursos didáticos inovadores disponíveis no Campus Virtual do programa.

Um plano de estudos altamente abrangente que fornecerá a você a visão mais global e atualizada do Deep Learning avançado"

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 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 Transformers. Comparativa

2.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas de 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

Você só precisará de um computador ou Tablet para acessar o conteúdo educacional que é referência na especialização de técnicas de Deep Learning Avançado"