Curso Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning

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Um relatório recente do Banco Central Europeu confirma o crescimento vertiginoso das ferramentas de Inteligência Artificial. Nesse sentido, a área que está ganhando cada vez mais destaque nas empresas por todo o mundo é o Deep Learning. O foco é o treinamento de algoritmos de Redes Neurais Artificiais para que os dispositivos aprendam e executem tarefas automaticamente, emulando o cérebro humano. Devido aos múltiplos benefícios, as instituições buscam de forma ativa incorporar especialistas em Deep Learning aos seus organogramas. Para que os especialistas obtenham uma vantagem competitiva, é fundamental ter um conhecimento abrangente de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão. Por isso, a TECH apresenta um programa universitário online que se aprofunda nessas técnicas.

Qualificação universitária

duração

6 semanas

Modalidade

Provas Online

Horário

No seu próprio ritmo

Exames

Provas Online

data de início

Acreditação

6 ECTS

financiamento em até

3 meses

Preço(primeiro ano)

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Apresentação do programa

Você irá dominar o Treinamento de Modelos Convolucionais para fazer previsões precisas de imagens, graças a este Curso 100% online"

No contexto do Deep Learning, houve muitos avanços para melhorar a qualidade dos dados e abrir novas possibilidades de pesquisa. Entre eles, destacam-se as técnicas de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão. Esses 3 modelos têm a capacidade de gerar dados sintéticos que se assemelham aos dados reais, o que é particularmente útil nos casos em que é difícil obter informações reais. Por exemplo, esses instrumentos produzem imagens, textos ou sons de forma sintética para treinar modelos de Aprendizagem Automática. É importante ressaltar que possuem diversas aplicações em diferentes áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural e até mesmo geração de música.

Como resultado, a TECH lançou um Curso focado em Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão. Ao longo do programa, serão abordados aspectos como a construção de arquiteturas de codificação, o reconhecimento de padrões e o uso de Redes Adversárias Generativas. Isso fornecerá aos alunos os procedimentos mais inovadores para desenvolver dados sintéticos e melhorar a qualidade dos dados. O programa de estudos também se aprofundará nas particularidades das Redes Neurais Profundas, para permitir que os profissionais processem grandes volumes de dados em diversos campos e otimizem a eficiência das soluções inteligentes.

Esse Curso é ministrado totalmente online, de modo que os alunos não precisarão se deslocar diariamente para uma instituição de ensino. Ao mesmo tempo, conta com a metodologia revolucionária do Relearning, que favorece a aquisição de conhecimento por parte dos alunos no seu próprio ritmo de estudo, sem interferência externa na aprendizagem. Além disso, possui uma ampla variedade de conteúdos didáticos que combinam conteúdo textual e multimídia, para que seja possível escolher o que melhor se adapta às suas preferências pedagógicas.

Você deseja se especializar em Modelos de Distribuição de Dados? Graças a este programa, você alcançará esse objetivo em apenas 150 horas"

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 Modelos de Difusão em Deep Learning
O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações úteis e práticas sobre as disciplinas essenciais para a prática profissional
Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é usado para aprimorar a aprendizagem
Destaque especial para as metodologias inovadoras
Aulas 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 implementará nos seus modelos técnicas de ponta para melhorar o desempenho e capacidade de generalização"

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência 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, através da qual o profissional deverá 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 se aprofundará na construção de arquiteturas de codificação e alimentará modelos de Aprendizagem Automática para diversas tarefas"

Esta capacitação fará com que você aprenda de forma teórica e prática com sistemas virtuais de aprendizagem, para que possa desenvolver seu trabalho com a certeza de resultados bem-sucedidos"

Plano de estudos

O material didático deste Curso fornecerá aos alunos um conhecimento sólido em Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión en Deep Learning. Para isso, o programa de estudos analisará os elementos essenciais para a representação eficiente de dados, abordando questões como a redução da dimensionalidade ou o Deep Learning. Além disso, irá se aprofundar na realização da análise de componentes principais com um codificador linear incompleto automático. Assim, os alunos poderão identificar padrões nos dados e expressá-los com base em novas variáveis. Também serão discutidas as Redes Adversárias Generativas, para a geração de novas informações usando outros dados de entrada.

A metodologia 100% online da TECH irá proporcionar a você uma aprendizagem produtiva e funcional sem sair de casa"

Módulo 1. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

1.1. Representação de dados eficientes

1.1.1. Redução da dimensionalidade
1.1.2. Aprendizagem Profunda
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

Você irá atualizar seu conhecimento a partir da experiência dos melhores profissionais em Deep Learning, tornando-se um desenvolvedor mais capacitado. Matricule-se já!"

Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning

Descubra a vanguarda do Deep Learning com o Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning da TECH Universidade Tecnológica. Mergulhe na última fronteira da inteligência artificial e desbloqueie um mundo de possibilidades através de nossas aulas online projetadas para aprendizado prático e excelência acadêmica. Como líderes acadêmicos do setor, temos orgulho em oferecer um programa abrangente que aborda três tecnologias revolucionárias: Autoencoders, Redes Generativas Adversariais (GANs) e Modelos de Difusão. Essas ferramentas avançadas em Deep Learning estão transformando a maneira como interagimos com dados complexos e como criamos conteúdo generativo. Nosso foco em aulas online oferece a flexibilidade que você precisa para estudar no seu próprio ritmo, sem comprometer a qualidade da educação. Os especialistas da TECH irão orientar o seu aprendizado, combinando teoria e aplicação prática para que você desenvolva habilidades práticas e relevantes no campo da inteligência artificial.

Estude Deep Learning na melhor universidade digital do mundo

O curso irá mergulhá-lo nos Autoencoders, uma técnica de aprendizado não supervisionado que encontra aplicações na compressão de dados e na geração de representações significativas. Além disso, você explorará as GANs, usadas para gerar dados realistas e criar conteúdo artificialmente inteligente. Complementando essas tecnologias, os Modelos de Difusão permitirão que você modele distribuições de probabilidade e entenda a incerteza em dados complexos. Ao concluir o programa, você receberá um certificado universitário de alto nível, validando sua experiência em Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão. Este certificado não apenas valida suas habilidades em tecnologias de ponta, mas também demonstra sua capacidade de enfrentar desafios do mundo real na área de inteligência artificial. Você está preparado para se destacar no fascinante mundo do Deep Learning? Matricule-se hoje mesmo no Curso de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão em Deep Learning da TECH Universidade Tecnológica e assuma o controle do seu futuro na inteligência artificial.