O exclusivo sistema Relearning da TECH, permitirá que você atualize o seu conhecimento e as suas habilidades em Visual Cortex Architecture da maneira mais rigorosa possível”

Há uma infinidade de recursos dedicados ao desenvolvimento e ao treinamento de modelos de redes neurais. Nesse sentido, o Keras se tornou o mais usado pelos profissionais devido à facilidade de uso, à flexibilidade e à compatibilidade com outras bibliotecas. Essa biblioteca de código aberto fornece aos desenvolvedores uma interface de programação de aplicativos de alto nível, permitindo a criação de modelos de aprendizagem profunda com rapidez. Dessa forma, contribui para a criação de modelos de classificação de imagens que podem identificar diferentes objetos nas instantâneas. Isso é útil para aspectos como sistemas de reconhecimento facial, classificação de imagens médicas ou criação de arte generativa. 

Nesse contexto, a TECH implementa um Programa avançado que se concentrará em Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais. Para isso, o itinerário acadêmico se aprofundará no treinamento de aprendizagem por transferência, analisando fatores como técnicas de inicialização de peso e termos de suavização. Assim, os alunos aproveitarão o conhecimento prévio obtido através de modelos treinados anteriormente para melhorar o desempenho de novas tarefas de aprendizagem automática. A capacitação também abordará a construção de um aplicativo Deep Learning usando o TensorFlow e o NumPy. Isso permitirá que os profissionais façam o melhor uso possível dessas ferramentas em áreas como a previsão de desempenho.

O curso universitário será ministrado 100% online, em uma plataforma virtual que não está sujeita a horários predefinidos. Ao contrário, cada aluno terá a oportunidade de gerenciar seu próprio progresso de forma personalizada a qualquer momento, 24 horas por dia. Uma das características mais marcantes da metodologia, é o processo de aprendizagem que a TECH utiliza em todos os seus programas: o Relearning. Este sistema de ensino irá promover a aquisição de competências de forma rápida e flexível, com base na análise de conteúdos teóricos e na exemplificação de casos baseados no contexto real da profissão.

Você estará preparado para contribuir com o avanço do conhecimento na área de Deep Learning por meio de pesquisa e desenvolvimento de novos algoritmos” 

Este Programa avançado de Redes Neurais e Treinamento 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 Redes Neurais e Treinamento 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 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 irá otimizar suas habilidades na criação de modelos de Deep Learning para gerar soluções eficazes para projetos”

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 dominar o ambiente computacional NumPy e realizar operações numéricas em matrizes multidimensionais"

Você terá acesso a uma biblioteca multimídia repleta de conteúdo dinâmico que reforçará sua aprendizagem de uma forma mais visual"

Esta capacitação foi elaborada por especialistas na área de Redes Neurais e Treinamento em Deep Learning, com o objetivo de oferecer a você uma perspectiva abrangente sobre esses assuntos. O conteúdo programático irá abordar em detalhes o treinamento de redes neurais de múltiplas camadas, desde técnicas de otimização de gradiente até a seleção de métricas e parâmetros de avaliação. Os alunos irão otimizar seus parâmetros internos para realizar tarefas específicas com alta precisão e generalização. O programa de estudos também irá se aprofundar no uso adequado do TensorFlow, um dos softwares mais eficazes para criar e treinar modelos de aprendizagem automática.

Você dará início a um processo de crescimento profissional que irá equipá-lo com habilidades avançadas para se destacar no campo da Visão Artificial” 

Módulo 1. Treinamento de redes neurais profundas

1.1. Problemas de Gradientes

1.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
1.1.2. Gradientes Estocásticos
1.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

1.2. Reutilização de camadas pré-treinadas

1.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.2.2. Extração de características
1.2.3. Aprendizado profundo

1.3. Otimizadores

1.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico
1.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
1.3.3. Otimizadores de momento

1.4. Programação da taxa de aprendizagem

1.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática
1.4.2. Ciclos de aprendizagem
1.4.3. Termos de suavização

1.5. Sobreajuste

1.5.1. Validação cruzada
1.5.2. Regularização
1.5.3. Métricas de avaliação

1.6. Diretrizes práticas

1.6.1. Design de modelos
1.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
1.6.3. Testes de hipóteses

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.7.2. Extração de características
1.7.3. Aprendizado profundo

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Transformações de imagem
1.8.2. Geração de dados sintéticos
1.8.3. Transformação de texto

1.9. Aplicação prática de Transfer Learning

1.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
1.9.2. Extração de características
1.9.3. Aprendizado profundo

1.10. Regularização

1.10.1. L1 e L2
1.10.2. Regularização por máxima entropia
1.10.3. Dropout

Módulo 2. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
2.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow
2.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow

2.2. TensorFlow e NumPy

2.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
2.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow
2.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow

2.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento

2.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow
2.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento
2.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento

2.4. Funções e gráficos do TensorFlow

2.4.1. Funções com TensorFlow
2.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos
2.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

2.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow

2.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow
2.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow
2.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados

2.6. API tf.data

2.6.1. Utilização da API tf.data para processamento de dados
2.6.2. Construção de fluxos de dados com tf.data
2.6.3. Uso da API tf.data para treinamento de modelos

2.7. Formato TFRecord

2.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados
2.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow
2.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos

2.8. Camadas de pré-processamento do Keras

2.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
2.8.2. Construção de pipelines de pré-processamento com Keras
2.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos

2.9. Projeto TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados
2.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
2.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos

2.10. Construção de uma Aplicação de Deep Learning com TensorFlow. Aplicação Prática

2.10.1. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
2.10.2. Treinamento de um modelo com TensorFlow
2.10.3. Utilização da aplicação para previsão de resultados

Módulo 3. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

3.1. A Arquitetura do Visual Cortex

3.1.1. Funções do córtex visual
3.1.2. Teorias da visão computacional
3.1.3. Modelos de processamento de imagens

3.2. Camadas convolucionais

3.2.1. Reutilização de pesos na convolução
3.2.2. Convolução 2D
3.2.3. Funções de ativação

3.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras

3.3.1. Pooling e Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Tipos de Pooling

3.4. Arquiteturas CNN

3.4.1. Arquitetura VGG
3.4.2. Arquitetura AlexNet
3.4.3. Arquitetura ResNet

3.5. Implementação de uma CNN ResNet-34 usando o Keras

3.5.1. Inicialização de pesos
3.5.2. Definição da camada de entrada
3.5.3. Definição da saída

3.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

3.6.1. Características dos modelos pré-treinados
3.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
3.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

3.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

3.7.1. Aprendizagem por transferência
3.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
3.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

3.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

3.8.1. Classificação de imagens
3.8.2. Localização de objetos em imagens
3.8.3. Detecção de objetos

3.9. Detecção e rastreamento de objetos

3.9.1. Métodos de detecção de objetos
3.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
3.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

3.10. Segmentação semântica

3.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
3.10.2. Detecção de bordas
3.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras

Esta capacitação irá impulsionar sua carreira e torná-lo um verdadeiro especialista em Deep Learning”