Um programa 100% online que oferece a você as técnicas mais eficazes de Deep Learning para resolver problemas reais e desenvolver soluções inovadoras”

O Deep Learning possui uma ampla diversidade de campos, como Robótica, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural. Atualmente, a implementação dessas técnicas avançadas é cada vez mais procurada em diferentes campos de trabalho. Entre eles, destaca-se o setor de Marketing, pois as ferramentas de Deep Learning oferecem diversos benefícios às empresas. Por exemplo, é possível usá-los para analisar grandes conjuntos de dados de clientes a fim de identificar segmentos de público mais precisos. Assim, as empresas podem personalizar suas estratégias e mensagens para atender às necessidades específicas de cada público. 

Diante dessa realidade, a TECH criou um Programa Avançado que fornecerá aos especialistas um conhecimento profundo das Aplicações de Deep Learning. O plano de estudos foi projetado para fornecer aos alunos as ferramentas mais avançadas e eficazes para o treinamento de redes neurais. Para isso, o programa de estudos se aprofundará tanto nos neurônios quanto na arquitetura das camadas recorrentes. O programa também se aprofundará nos modelos Transformers para processamento de linguagem natural, permitindo que os alunos obtenham um desempenho superior em uma variedade de tarefas, como a geração de texto fluente.

Para alcançar essa atualização, a TECH oferece diferentes recursos pedagógicos baseados em pílulas multimídia, simulações de estudos de caso e leituras especializadas para que os alunos desfrutem de uma aprendizagem dinâmica. Além disso, os alunos não precisarão dedicar muitas horas de estudo, pois o método Relearning irá ajudá-los a consolidar os conceitos mais importantes de uma forma muito mais simples. Portanto, os profissionais têm à disposição uma opção acadêmica de qualidade que é perfeitamente compatível com as responsabilidades diárias, uma vez que podem planejar individualmente seus horários e cronogramas de avaliação. Basta ter um dispositivo eletrônico com acesso à Internet para acessar o Campus Virtual, podendo ser até mesmo o celular.

Você irá dominar a ferramenta Transformadores do Hugging Face para transferência de aprendizagem. Em apenas 6 meses com este Programa avançado!” 

Este Programa avançado de Aplicações de Deep Learning conta com o conteúdo Educativos mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Aplicações de 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 aprofundará seu conhecimento na análise de sentimentos com algoritmos de Deep Learning para monitorar redes 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 dominará a construção de arquiteturas de codificação e será capaz de extrair automaticamente recursos significativos dos dados"

A revolucionária metodologia Relearning da TECH proporciona a flexibilidade de organizar seu ritmo de estudo de acordo com as suas necessidades"

O Programa avançado de Aplicações de Deep Learning se concentrará no processamento de sequências usando Redes Neurais Recorrentes e Convolucionais. Os alunos examinarão a arquitetura das camadas, considerando suas aplicações e a backpropagation ao longo do tempo. Em sintonia com isso, irão se aprofundar no processamento de linguagem natural para gerar textos e traduções de forma automatizada. Além disso, o conteúdo didático também abordará mais detalhadamente os modelos de disseminação (incluindo os autoencoders e redes adversárias generativas). Assim, os alunos produzirão amostras de dados realistas e modelarão distribuições de probabilidade de forma eficaz. 

Você irá potencializar suas habilidades profissionais na área de Visão Artificial graças a este Programa avançado 100% online”

Módulo 1. Processamento de Sequências usando RNN (Redes Neurais Recorrentes) e CNN (Redes Neurais Convolucionais)

1.1. Neurônios e camadas recorrentes

1.1.1. Tipos de neurônios recorrentes
1.1.2. Arquitetura de uma camada recorrente
1.1.3. Aplicações de camadas recorrentes

1.2. Treinamento de Redes Neurais Recorrentes (RNN)

1.2.1. Backpropagation através do tempo (BPTT)
1.2.2. Gradiente descendente estocástico
1.2.3. Regularização no treinamento de RNN

1.3. Avaliação de modelos RNN

1.3.1. Métricas de avaliação
1.3.2. Validação cruzada
1.3.3. Ajuste de hiperparâmetros

1.4. RNN pré-treinadas

1.4.1. Redes pré-treinadas
1.4.2. Transferência de aprendizagem
1.4.3. Ajuste fino

1.5. Previsão de uma série de tempo

1.5.1. Modelos estatísticos para previsão
1.5.2. Modelos de séries temporais
1.5.3. Modelos baseados em redes neurais

1.6. Interpretação dos resultados da análise de séries temporais

1.6.1. Análise de componentes principais
1.6.2. Análise de Cluster
1.6.3. Análise de correlações

1.7. Manejo de sequências longas

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. Convolucionais 1D

1.8. Aprendizagem de sequência parcial

1.8.1. Métodos de aprendizagem profunda
1.8.2. Modelos generativos
1.8.3. Aprendizagem de reforço

1.9. Aplicação prática de RNN e CNN

1.9.1. Processamento de linguagem natural
1.9.2. Reconhecimento de padrões
1.9.3. Visão por computador

1.10. Diferenças nos resultados clássicos

1.10.1. Métodos clássicos x RNN
1.10.2. Métodos clássicos x CNN
1.10.3. Diferença no tempo de treinamento

Módulo 2. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

2.1. Geração de texto usando RNN

2.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto
2.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
2.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

2.2. Criação do conjunto de dados de treinamento

2.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN
2.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento
2.2.3. Limpeza e transformação dos dados

2.3. Análise de sentimento

2.3.1. Classificação de opiniões com RNN
2.3.2. Detecção de temas nos comentários
2.3.3. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

2.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural

2.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática
2.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder  para tradução automática
2.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN

2.5. Mecanismos de atenção

2.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN
2.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
2.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais

2.6. Modelos Transformers

2.6.1. Uso de modelos  Transformers  para processamento de linguagem natural
2.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão
2.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

2.7. Transformers para visão

2.7.1. Uso de modelos Transformers para visão
2.7.2. Processamento de dados Imagem
2.7.3. Treinamento de modelos transformação para visão

2.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face

2.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face
2.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face
2.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face

2.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa

2.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers
2.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers
2.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers

2.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática

2.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
2.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo
2.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 3. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

3.1. Representação de dados eficientes

3.1.1. Redução da dimensionalidade
3.1.2. Aprendizado profundo
3.1.3. Representações compactas

3.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto

3.2.1. Processo de treinamento
3.2.2. Implementação em Python
3.2.3. Utilização de dados de teste

3.3. Codificadores automáticos empilhados

3.3.1. Redes neurais profundas
3.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
3.3.3. Uso da regularização

3.4. Autoencoders convolucionais

3.4.1. Design de modelos convolucionais
3.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
3.4.3. Avaliação de resultados

3.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos

3.5.1. Aplicação de filtros
3.5.2. Design de modelos de codificação
3.5.3. Uso de técnicas de regularização

3.6. Codificadores automáticos dispersos

3.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
3.6.2. Minimizando o número de parâmetros
3.6.3. Utilização de técnicas de regularização

3.7. Codificadores automáticos variacionais

3.7.1. Utilização de otimização variacional
3.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
3.7.3. Representações latentes profundas

3.8. Geração de imagens MNIST de moda

3.8.1. Reconhecimento de padrões
3.8.2. Geração de imagens
3.8.3. Treinamento de Redes Neurais Profundas

3.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão

3.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
3.9.2. Modelagem de distribuições de dados
3.9.3. Uso de redes adversárias

3.10. Implementação dos Modelos. Aplicação Prática

3.10.1. Implementação dos modelos
3.10.2. Uso de dados reais
3.10.3. Avaliação de resultados

Esta é uma capacitação essencial para progredir na sua carreira. Matricule-se já e veja um progresso imediato na sua profissão!”