Você irá dominar os princípios do Deep Learning e gerar as previsões mais precisas com este Programa Avançado 100% online”

As redes neurais são a base fundamental do Deep Learning. Inspirados no funcionamento do cérebro humano e compostos por neurônios, esses sistemas fornecem a base computacional para que as máquinas aprendam com os dados de forma eficiente e automática. Dessa forma, realizam tarefas complexas com um desempenho semelhante ou até melhor que o de humanos em diversas tarefas, como tradução automática ou análise de grandes conjuntos de dados. No entanto, essas ferramentas ainda enfrentam uma série de desafios que limitam sua eficácia e aplicabilidade em determinadas áreas. Portanto, é responsabilidade dos especialistas atualizar seu conhecimento constantemente, acompanhando todos os avanços no campo a fim de incorporá-los em sua prática para otimizar seus procedimentos. 

Nesse contexto, a TECH criou um Programa avançado que oferece um entendimento sólido de como o Deep Learningfunciona, bem como as ferramentas mais avançadas para construir as Redes Neurais. O currículo irá abranger desde os principais fundamentos matemáticos (como funções ou derivadas) até os princípios da aprendizagem supervisionada (incluindo diferentes modelos, métricas de avaliação e seleção de hiperparâmetros). O programa de estudos também se concentrará nos diversos usos do Deep Learning, para que os alunos tenham conhecimento da situação atual do mercado de trabalho e multipliquem suas chances de sucesso em áreas como automotiva, TI, biologia ou finanças. É importante ressaltar que o curso inclui a análise de casos reais em ambientes simulados de aprendizagem. Os alunos aprenderão lições valiosas que poderão incorporar em seus procedimentos para assegurar sua viabilidade. 

Para consolidar todos esses conteúdos, a TECH usa a metodologia inovadora do Relearning. Baseia-se na retroalimentação constante e na adaptação às necessidades individuais dos alunos com base na repetição direcionada. Com qualquer dispositivo eletrônico com acesso à Internet, os alunos terão acesso ao Campus Virtual e poderão obter o conteúdo didático mais completo do mercado educacional. 

Você quer se especializar no uso de Máquinas de Aprendizagem Supervisionada? Faça isso através de 450 horas do melhor curso digital”

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 extremamente prático do programa fornece informações tecnológicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar 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 entrará no mundo dos algoritmos de Deep Learning e irá adquirir um conhecimento técnico que permitirá que você se destaque na área das Ciências Sociais”

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 irá se aprofundar na arquitetura das redes neurais e seus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos por meio do Deep Learning"

Um plano de estudos completo que incorpora todo o conhecimento necessário para avançar em direção da mais alta qualidade em Visão Artificial"

O Programa avançado foi desenvolvido para oferecer aos alunos uma visão abrangente das diversas aplicações do Deep Learning. Por esse motivo, o itinerário acadêmico incluirá desde princípios matemáticos até o treinamento de redes neurais profundas. Além disso, o foco será a avaliação dos modelos de aprendizagem profunda e a visualização dos resultados. Durante o curso, os alunos irão adquirir habilidades avançadas que lhes permitirão implementar efetivamente o perceptron multicamadas com Keras. Os alunos realizarão tarefas de aprendizagem em diferentes domínios e executarão uma variedade de tarefas de processamento de dados.

Em apenas 6 meses, você será capaz de desenvolver uma rede neural completa do início ao fim”

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

Você contará com uma ampla variedade de recursos didáticos, com acesso 24 horas por dia, 7 dias por semana”