A importância atual da Inteligência Artificial faz deste Programa avançado uma aposta segura, com um mercado em plena expansão que lhe proporcionará inúmeras oportunidades”  

As redes neurais convolucionais (CNNs) são os principais facilitadores para a solução de problemas de aprendizado de máquina envolvendo dados visuais. Essas arquiteturas têm uma ampla variedade de aplicações e são particularmente úteis no domínio da saúde. Os profissionais de saúde usam CNNs em seus programas médicos para diagnosticar doenças por meio de imagens como raios X ou tomografias computadorizadas. Dessa forma, esses sistemas são muito úteis para o planejamento de tratamentos de radioterapia, ajudando assim a determinar a dose ideal de irradiação. Além disso, esses elementos podem ser usados para desenvolver soluções inovadoras que podem incluir o monitoramento remoto. 

Nesse contexto, a TECH implementa um Programa avançado orientada para Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação na área de Inteligência Artificial. O plano de estudos aprofundará aspectos como Visão Computacional, o Tranfer Learning ou Redes Geradoras Antagônicas.  Além disso, os materiais didáticos analisarão detalhadamente o Processamento de Linguagem Natural, abrangendo técnicas avançadas, como Word Embedings, Tranformers ou Sentiment Analysis. O programa também fornecerá as informações necessárias para o uso correto do GTP Open AI, para que os alunos possam gerar textos coerentes a partir de uma determinada entrada.  

Como este Curso universitário é oferecido em um modo totalmente online, os alunos desfrutarão de uma experiência educacional de alto nível sem a necessidade de se deslocar até um centro de estudos.  Da mesma forma, os alunos fortalecerão seus conhecimentos por meio de uma biblioteca repleta de recursos multimídia, incluindo estudos de caso e resumos interativos. Por outro lado, a TECH emprega o revolucionário sistema de ensino Relearning. Graças a isso, os especialistas desfrutarão de um aprendizado natural e progressivo. 

Estude a Tranfer Learning para a melhor universidade digital do mundo de acordo com a Forbes” 

Este Programa avançado de Programa Avançado de Smart Cities e Inteligência Artificial (IA) conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Smart Cities e Inteligência artificial
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão.
• 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, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você quer se especializar em GTP Open AI? Avance em sua carreira com este Curso em apenas 450 horas”  

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições 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, 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 dominará os modelos de transformação e usá-los para traduzir textos para diferentes idiomas com precisão”  

Graças à revolucionária metodologia Relearning, você desfrutará de uma experiência de aprendizado flexível e positiva”  

Este programa oferecerá aos alunos uma visão completa das Programa Avançado de Smart Cities e Inteligência Artificial (IA). Desenvolvido por especialistas da área, o itinerário acadêmico abordará as Cidades Inteligentes como ferramentas de inovação em vários campos, desde segurança até limpeza.  Além disso, a capacitação se aprofundará no Processamento de Linguagem Natural, que permitirá a análise de grandes volumes de dados para analisar os sentimentos dos usuários. Ele também abordará a construção de redes neurais convolucionais, com o objetivo de solucionar uma variedade de problemas em visão computacional.

Com o TECH, você estará atualizado com os mais recentes avanços tecnológicos no campo das Redes Neurais Convolucionais”    

Módulo 1. Smart Cities como Ferramentas de Inovação

1.1. De Cidades para Cidades Inteligentes

1.1.1. De Cidades para Cidades Inteligentes
1.1.2. As cidades no tempo e as culturas nas cidades
1.1.3. Evolução dos modelos de cidade

1.2. Tecnologias

1.2.1. Plataformas tecnológicas de aplicação
1.2.2. Interfaces serviços/cidadão
1.2.3. Tipologias tecnológicas

1.3. Cidade como um sistema complexo

1.3.1. Componentes de uma cidade
1.3.2. Interações entre componentes
1.3.3. Aplicações: serviços e produtos na cidade

1.4. Gestão inteligente da segurança

1.4.1. Situação atual
1.4.2. Ambientes tecnológicos de gestão na cidade
1.4.3. Futuro: As Smart Cities no futuro

1.5. Gestão inteligente da limpeza

1.5.1. Modelos de aplicação nos serviços inteligentes de limpeza
1.5.2. Sistemas: implementação de serviços de limpeza inteligentes
1.5.3. O futuro dos serviços inteligentes de limpeza

1.6. Gestão inteligente do tráfego

1.6.1. Evolução do tráfego: complexidade e fatores que dificultam sua gestão
1.6.2. Problemática
1.6.3. e-Mobilidad
1.6.4. Soluções

1.7. Cidade sustentável

1.7.1. Energia
1.7.2. O ciclo da água
1.7.3. Plataforma de gestão

1.8. Gestão inteligente do lazer

1.8.1. Modelos de negócios
1.8.2. Evolução do lazer urbano
1.8.3. Serviços associados

1.9. Gestão de grandes eventos sociais

1.9.1. Movimentos
1.9.2. Contagens de público
1.9.3. Saúde

1.10. Conclusões atuais e futuras em Smart Cities

1.10.1. Plataformas tecnológicas e problemática
1.10.2. Tecnologias, integração em ambientes heterogêneos
1.10.3. Aplicações práticas em diferentes modelos de cidade

Módulo 2. PD&I.A. NLP/NLU. Embeddings e Transformers

2.1. Natural Language Processing (NLP)

2.1.1. Natural Language Processing. Usos de NLP
2.1.2. Nautral Language Processiing (NLP). Bibliotecas
2.1.3. Stoppers na aplicação de NLP

2.2. Natural Lenguage Understanding / Natural Lenguage Generation (NLU/NLG)

2.2.1. NLG. I.A. NLP/NLU. Embeddings e Transformers
2.2.2. NLU/NLG. Usos
2.2.3. NLP/NLG. Diferenças

2.3. Word Embedings

2.3.1. Word Embedings
2.3.2. Word Embedings Usos
2.3.3. Word2vec. Biblioteca

2.4. Embedings. Aplicação Prática

2.4.1. Código de word2vec
2.4.2. Word2vec. Casos reais
2.4.3. Corpus para Uso de Word2vec. Exemplos

2.5. Transformers

2.5.1. Transformers
2.5.2. Modelos criados com Transformers
2.5.3. Prós e contras dos Transformers

2.6. Análise de sentimento

2.6.1. Análise de sentimento
2.6.2. Aplicação prática da análise do sentimento
2.6.3. Usos da análise de sentimento

2.7. GPT Open AI

2.7.1. GPT Open AI
2.7.2. GPT 2. Modelo de Disposição Livre
2.7.3. GPT 3. Modelo de pagamento

2.8. Comunidade Hugging Face

2.8.1. Comunidade Hugging Face
2.8.2. Comunidade Hugging Face. Possibilidades
2.8.3. Comunidade Hugging Face. Exemplos

2.9. Caso Barcelona Super Computing

2.9.1. Caso BSC
2.9.2. Modelo MARIA
2.9.3. Corpus existente
2.9.4. A importância de ter um grande corpus de língua espanhola

2.10. Aplicações práticas

2.10.1. Resumo automático
2.10.2. Tradução de textos
2.10.3. Análise de sentimento
2.10.4. Reconhecimento da fala

Módulo 3. PD&I.A. Computer Vision. Identificação e Acompanhamento de Objetos

3.1. Visão por computador

3.1.1. Computer Vision.
3.1.2. Visão computacional
3.1.3. Interpretação das máquinas em uma imagem

3.2. Funções de ativação

3.2.1. Funções de ativação
3.2.2. Sigmoide
3.2.3. RELU
3.2.4. Tangente Hiperbólica
3.2.5. Softmax

3.3. Construção de Redes Neurais Convolucionais

3.3.1. Operação de Convolução
3.3.2. Camada ReLU
3.3.3. Pooling
3.3.4. Flattering
3.3.5. Full Connection

3.4. Processo da Convolução

3.4.1. Funcionamento de uma convolução
3.4.2. Códigos da Convolução
3.4.3. Convolução. Aplicação

3.5. Transformações com imagens

3.5.1. Transformações com imagens
3.5.2. Transformações avançadas
3.5.3. Transformações com imagens. Aplicação
3.5.4. Transformações com imagens. Use Case

3.6. Transfer Learning

3.6.1. Transfer Learning
3.6.2. Transfer Learning Tipologia
3.6.3. Redes profundas para aplicar Transfer Learning

3.7. Computer Vision. Use Case

3.7.1. Classificação de imagens
3.7.2. Detecção de objetos
3.7.3. Identificação de objetivos
3.7.4. Segmentação de objetos

3.8. Detecção de objetos

3.8.1. Detecção a partir da Convolução
3.8.2. R-CNN, busca seletiva
3.8.3. Detecção rápida com YOLO
3.8.4. Outras possíveis soluções

3.9. GAN. Redes Adversárias Generativas, ou Generative Adversarial Networks

3.9.1. Redes Adversárias Generativas
3.9.2. Código para uma GAN
3.9.3. GAN. Aplicação

3.10. Aplicação de Modelos de Computer Vision

3.10.1. Organização de conteúdos
3.10.2. Motores de busca visual
3.10.3. Reconhecimento facial
3.10.4. Realidade aumentada
3.10.5. Condução autônoma
3.10.6. Identificação de falhas em cada montagem
3.10.7. Identificação de pragas
3.10.8. Saúde

Você alcançará seus objetivos com a ajuda das ferramentas didáticas da TECH, incluindo estudos de caso e resumos interativos”