Graças a este curso, você aplicará em seus projetos os métodos de otimização mais avançados para treinar redes neurais profundas"

Processamento de linguagem natural por meio do uso do Deep Learning revolucionou completamente a maneira como os computadores entendem e geram a linguagem humana. Essa tecnologia tem uma ampla variedade de aplicações, desde a automação de tarefas baseadas em texto até o aprimoramento da segurança online. As empresas comerciais são as que mais usam esses recursos. Assim, incorporam assistentes virtuais, como chatbots, nos seus sites para resolver as dúvidas dos consumidores em tempo real. Assim, o Deep Learning contribui para fornecer respostas relevantes com base no conteúdo de grandes bancos de dados.

Nesse contexto, a TECH cria um Programa avançado que abordará em detalhes o Processamento da Linguagem com Redes Naturais Recorrentes. Elaborado por especialistas da área, o conteúdo abordará os aspectos fundamentais para a criação do conjunto de dados de treinamento. Portanto, os passos a serem seguidos serão analisados para que os alunos possam realizar a correta limpeza e transformação das informações. Além disso, o programa se aprofundará na análise de sentimentos com algoritmos para detectar opiniões emergentes e tendências. Além disso, a capacitação abordará a construção de ambientes OpenAi para que os alunos desenvolvam e avaliem algoritmos de aprendizagem. 

A metodologia do programa refletirá a necessidade de flexibilidade e adaptação às demandas profissionais contemporâneas. Com um formato 100% online, os alunos poderão avançar em sua aprendizagem sem comprometer suas responsabilidades profissionais. Além disso, o uso do sistema Relearning, baseado na reiteração de conceitos-chave, garante uma compreensão aprofundada e duradoura. Essa abordagem pedagógica fortalece a capacidade dos profissionais de aplicar efetivamente o conhecimento adquirido em sua prática diária. E, por outro lado, os aluno precisarão apenas de um dispositivo com acesso à Internet para concluir o itinerário acadêmico.

Com este curso, em apenas 6 meses você dominará a arquitetura do Visual Cortex e será capaz de reconstruir modelos tridimensionais de objetos"  

Este Programa avançado de Deep Learning Avançado 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 Avançado
• 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 poderá criar modelos de Inteligência Artificial com linguagem natural de alta qualidade"

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.  

Com os resumos interativos de cada tópico, você irá consolidar os conceitos de Convulsão 2D de uma forma mais dinâmica"

A metodologia Relearning, da qual a TECH é pioneira, garante um processo de aprendizagem gradual e natural"

Esta capacitação fará com que os alunos se aprofundem na criação de arquiteturas de redes neurais artificiais. O plano de estudos aprofundará no Deep Computer Vision, levando em conta os modelos de processamento de imagens. Além disso, serão abordados os algoritmos de monitoramento de objetos por meio de diferentes técnicas de rastreamento e localização. Além disso, os alunos irão adquirir um conhecimento sólido do processamento de linguagem natural para automatizar atividades como tradução e produção de textos coerentes. Os desenvolvedores irão operar a plataforma OpenAi Gym para o desenvolvimento, a avaliação e a pesquisa de algoritmos de aprendizagem por reforço.

Você irá potencializar suas habilidades analisando casos reais e resolvendo situações complexas em ambientes simulados de aprendizagem"

Módulo 1. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

1.1. A Arquitetura do Visual Cortex

1.1.1. Funções do córtex visual
1.1.2. Teorias da visão computacional
1.1.3. Modelos de processamento de imagens

1.2. Camadas convolucionais

1.2.1. Reutilização de pesos na convolução
1.2.2. Convolução 2D
1.2.3. Funções de ativação

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

1.3.1. Pooling e Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Tipos de Pooling

1.4. Arquiteturas CNN

1.4.1. Arquitetura VGG
1.4.2. Arquitetura AlexNet
1.4.3. Arquitetura ResNet

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

1.5.1. Inicialização de pesos
1.5.2. Definição da camada de entrada
1.5.3. Definição da saída

1.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

1.6.1. Características dos modelos pré-treinados
1.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
1.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

1.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

1.7.1. Aprendizagem por transferência
1.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
1.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

1.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

1.8.1. Classificação de imagens
1.8.2. Localização de objetos em imagens
1.8.3. Detecção de objetos

1.9. Detecção e rastreamento de objetos

1.9.1. Métodos de detecção de objetos
1.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
1.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

1.10. Segmentação semântica

1.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
1.10.2. Detecção de bordas
1.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras

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. Reinforcement Learning

3.1. Otimização de recompensas e busca de políticas

3.1.1. Algoritmos de otimização de recompensas
3.1.2. Processos de busca de políticas
3.1.3. Aprendizagem por reforço para otimizar recompensas

3.2. OpenAI

3.2.1. Ambiente OpenAI Gym
3.2.2. Criação de ambientes OpenAI
3.2.3. Algoritmos de aprendizado por reforço na OpenAI

3.3. Políticas de redes neurais

3.3.1. Redes neurais convolucionais para busca de políticas
3.3.2. Políticas de aprendizagem profunda
3.3.3. Extensão de políticas de redes neurais

3.4. Avaliação de ações: o problema da atribuição de créditos

3.4.1. Análise de risco para atribuição de créditos
3.4.2. Estimativa de rentabilidade de empréstimos
3.4.3. Modelos de avaliação de crédito baseados em redes neurais

3.5. Gradientes de Política

3.5.1. Aprendizagem por reforço com gradientes de política
3.5.2. Otimização de gradientes de política
3.5.3. Algoritmos de gradientes de política

3.6. Processos de decisão de Markov

3.6.1. Otimização de processos de decisão de Markov
3.6.2. Aprendizagem por reforço para processos de decisão de Markov
3.6.3. Modelos de processos de decisão de Markov

3.7. Aprendizagem de diferenças temporais e Q-Learning

3.7.1. Aplicação de diferenças temporais na aprendizagem
3.7.2. Aplicação da Q-Learning em aprendizagem
3.7.3. Otimização de parâmetros de Q-Learning

3.8. Implementar Deep Q-Learning e variantes de Deep Q-Learning

3.8.1. Construção de redes neurais profundas para Deep Q-Learning
3.8.2. Implementação do Deep Q- Learning
3.8.3. Variações do Deep Q- Learning

3.9. Algoritmos de Reinforment Learning

3.9.1. Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
3.9.2. Algoritmos de Aprendizagem por Recompensa
3.9.3. Algoritmos de Aprendizagem por Castigo

3.10. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço. Aplicação Prática

3.10.1. Projeto de um Ambiente de aprendizagem por reforço
3.10.2. Implementação de um algoritmo de aprendizagem por reforço
3.10.3. Avaliação de um algoritmo de aprendizagem por reforço

Você terá acesso ao material didático mais completo do mundo acadêmico, disponível em diferentes formatos multimídia para otimizar a sua aprendizagem"