Fique por dentro das últimas tendências em Inteligência Artificial e especialize-se na criação de modelos avançados com o Programa avançado de Deep Learning" 

A Inteligência Artificial é uma das áreas mais promissoras no mundo da tecnologia e está transformando o mundo rapidamente. O Deep Learning está sendo usado em cada vez mais campos, desde a visão computacional até a tradução automática, e sua demanda no mercado de trabalho está crescendo rapidamente. No entanto, ela envolve uma grande complexidade algorítmica e, devido ao ritmo acelerado do progresso nessa área, um grande número de qualificações acadêmicas tornou-se obsoleto, em detrimento dos profissionais de TI. 

Felizmente, o Programa avançado de Deep Learning é um programa acadêmico totalmente atualizado que oferece um alto nível de preparação no campo da Inteligência Artificial, com foco específico em Deep Learning. O curso foi projetado para fornecer aos alunos o conhecimento e as habilidades necessárias para desenvolver projetos nesse campo e dominar a operação de algoritmos de Deep Learning. Eles examinarão o uso do TensorFlow para criar modelos personalizados ou os derivados de funções vetoriais para aprendizagem automática, além de explorar a funcionalidade das bibliotecas Transformers da Hugging Face. 

O curso é 100% online e utiliza a metodologia pedagógica inovadora do Relearning, que se baseia no feedback constante e na adaptação às necessidades individuais dos alunos com base na repetição direcionada. 

O Deep Learning de Deep Learning também oferece flexibilidade na organização dos recursos acadêmicos, permitindo que os alunos adaptem seu ciclo educacional às suas próprias necessidades e horários.

Aprofunde-se no fascinante mundo dos algoritmos de Deep Learning e adquira conhecimentos que lhe permitirão se destacar no campo da Ciência de Dados”

Este Programa avançado 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
• O conteúdo gráfico, esquemático e altamente interativo do plano de estudos fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a atuação 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

Aproveite a oportunidade de se especializar com os melhores profissionais em Inteligência Artificial"

O corpo docente deste curso 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.

Beneficie-se de uma capacitação de alto nível que permitirá que você faça parte da revolução digital e faça a diferença em seu futuro profissional"

Fique atualizado sobre a arquitetura das redes neurais e seus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos por meio do Deep Learning"

O conteúdo deste Programa avançado guiará os alunos por um amplo caminho acadêmico, desde os princípios matemáticos do Deep Learning até o treinamento de redes neurais profundas, a avaliação de modelos de deep learning e a visualização dos resultados. O conteúdo programático é abrangente e é complementado por uma variedade de recursos didáticos inovadores disponíveis no Campus Virtual do curso.

Acesse o conteúdo curricular com a visão mais atualizada e abrangente do Deep Learning"  

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos do Deep Learning

1.1. Funções e Derivadas

1.1.1. Funções lineares
1.1.2. Derivadas parciais
1.1.3. Derivadas de ordem superior

1.2. Funções aninhadas

1.2.1. Funções compostas
1.2.2. Funções inversas
1.2.3. Funções recursivas

1.3. Regra da cadeia

1.3.1. Derivadas de funções aninhadas
1.3.2. Derivadas de funções compostas
1.3.3. Derivadas de funções inversas

1.4. Funções com múltiplas entradas

1.4.1. Funções de várias variáveis
1.4.2. Funções vetoriais
1.4.3. Funções matriciais

1.5. Derivadas de funções com múltiplas entradas

1.5.1. Derivadas parciais
1.5.2. Derivadas direcionais
1.5.3. Derivadas mistas

1.6. Funções com múltiplas entradas vetoriais

1.6.1. Funções vetoriais lineares
1.6.2. Funções vetoriais não lineares
1.6.3. Funções vetoriais de matriz

1.7. Criação de novas funções a partir de funções existentes

1.7.1. Soma de funções
1.7.2. Produto de funções
1.7.3. Composição de funções

1.8. Derivadas de funções com múltiplas entradas vetoriais

1.8.1. Derivadas de funções lineares
1.8.2. Derivadas de funções não lineares
1.8.3. Derivadas de funções compostas

1.9. Funções vetoriais e suas derivadas: Um passo além

1.9.1. Derivadas direcionais
1.9.2. Derivadas mistas
1.9.3. Derivadas matriciais

1.10. O Backward Pass

1.10.1. Propagação de erros
1.10.2. Aplicação de regras de atualização
1.10.3. Otimização de parâmetros

Módulo 2. Princípios do Deep Learning

2.1. Aprendizagem supervisionada

2.1.1. Máquinas de aprendizagem supervisionada
2.1.2. Usos de aprendizagem supervisionada
2.1.3. Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada

2.2. Modelos de aprendizagem supervisionada

2.2.1. Modelos lineares
2.2.2. Modelos de árvores de decisão
2.2.3. Modelos de redes neurais

2.3. Regressão linear

2.3.1. Regressão linear simples
2.3.2. Regressão Linear Múltipla
2.3.3. Análise de regressão

2.4. Treinamento do modelo

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Métodos de Otimização

2.5. Avaliação do modelo: Conjunto de treinamento versus conjunto de teste

2.5.1. Métricas de avaliação
2.5.2. Validação cruzada
2.5.3. Comparação dos conjuntos de dados

2.6. Avaliação do modelo: O código

2.6.1. Geração de predições
2.6.2. Análise de erros
2.6.3. Métricas de avaliação

2.7. Análise das variáveis

2.7.1. Identificação de variáveis relevantes
2.7.2. Análise de correlação
2.7.3. Análise de regressão

2.8. Explicabilidade dos modelos de redes neurais

2.8.1. Modelos interpretáveis
2.8.2. Métodos de visualização
2.8.3. Métodos de avaliação

2.9. Otimização

2.9.1. Métodos de otimização
2.9.2. Técnicas de regularização
2.9.3. Uso de gráficos

2.10. Hiperparâmetros

2.10.1. Seleção de hiperparâmetros
2.10.2. Busca de parâmetros
2.10.3. Ajuste de hiperparâmetros

Módulo 3. Redes Neurais como Base do Deep Learning

3.1. Aprendizagem profunda

3.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
3.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda
3.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda

3.2. Operações

3.2.1. Soma
3.2.2. Produtos
3.2.3. Transferência

3.3. Camadas

3.3.1. Camada de entrada
3.3.2. Camada oculta
3.3.3. Camada de saída

3.4. União de Camadas e Operações

3.4.1. Design de arquiteturas
3.4.2. Conexão entre camadas
3.4.3. Propagação para frente

3.5. Construção da primeira rede neural

3.5.1. Design da rede
3.5.2. Definição dos pesos
3.5.3. Treinamento da rede

3.6. Treinador e otimizador

3.6.1. Seleção do otimizador
3.6.2. Definição de uma função de perda
3.6.3. Definição de uma métrica

3.7. Aplicação dos princípios das redes neurais

3.7.1. Funções de ativação
3.7.2. Retropropagação
3.7.3. Ajuste dos parâmetros

3.8. Dos neurônios biológicos para os artificiais

3.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico
3.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais
3.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos

3.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras

3.9.1. Definição da estrutura da rede
3.9.2. Compilação do modelo
3.9.3. Treinamento do modelo

3.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais

3.10.1. Seleção da função de ativação
3.10.2. Estabelecer o learning rate
3.10.3. Ajuste dos pesos

Especialize-se na aplicação de ajuste fino a modelos de IA por meio do conteúdo inovador do Programa avançado”