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IMPORTANTE: as aulas prticas sobre redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e GANs sero postadas at 30/11/2018

A rea de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) est relacionada a aplicao das redes neurais artificiais na resoluo de problemas complexos e que requerem artifcioscomputacionais avanados. Existem diversas aplicaes prticas que j foram construdas utilizando essastcnicas, tais como:carros autnomos, descoberta de novos medicamentos,cura e diagnstico antecipado dedoenas, gerao automtica de notcias, reconhecimento facial, recomendao de produtos, previso dos valores de aes na bolsa de valores e at mesmo a gerao automtica de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a tcnica base utilizada so as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o crebro humano funciona e so consideradas hoje em dia como as mais avanadas no cenrio de Machine Learning (Aprendizagem de Mquina). E a maioria dessas aplicaes foram desenvolvidas utilizando a biblioteca TensorFlow do Google, que hoje em dia a ferramenta mais popular e utilizada nesse cenrio. Por isso, de suma importncia que profissionais ligados rea de Inteligncia Artificial e Machine Learning saibam como trabalhar com essa biblioteca, j que vrias grandes empresas a utilizam em seus sistemas, tais como: Airbnd, Airbus, eBay, Dropbox, Intel, IBM, Uber, Twitter, Snapchat e tambm o prprio Google!

A rea de Deep Learning atualmente um dos campos de trabalhomais relevantesda Inteligncia Artificial, sendo que omercado de trabalho dessa rea nos Estados Unidos e em vrios pases da Europa est em grande ascenso; e a previso que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa rea ser em breve um pr-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informao!

E para levar voc at essa rea, neste curso voc ter uma viso terica e principalmente prtica sobre as principais e mais modernas tcnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Ao final voc ter todas as ferramentas necessrias para construir solues complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Para isso, o contedo est dividido em sete partes: introduo prtica ao TensorFlow, regresso e classificao, redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas. Voc aprender a teoria bsica sobre cada um desses assuntos, bem como implementar exemplos prticos passo a passo aplicado em cenrios reais. Abordaremos dois tipos de programao com o TensorFlow: utilizando a Low Level e a High Level API. Na primeira faremos a codificao manualmente e definiremos as frmulas matemticas, enquanto que na segunda usaremos classes prontas para a implementao!

Veja abaixo alguns dos projetos que sero desenvolvidos:

  • Previso do preo de casas baseado nas caractersticas da casa

  • Classificao de tipos de plantas

  • Classificao da faixa salarial de pessoas

  • Classificao de dgitos escritos a mo (viso computacional)

  • Construo de srie temporal para previso de preos de aes

  • Reduo de dimensionalidade em imagens

  • Criao automtica de imagens

Ao final de cada seo terica voc tem questionrios para revisar o contedo, bem como indicaes de referncias complementares caso voc queira aprender mais sobre os assuntos.

Este curso indicado para todos os nveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, voc conta com um apndice que contm aulas bsicas sobre aprendizagem de mquina e redes neurais! tambm importante enfatizar que o nico pr-requisito necessrio saber lgica de programao, pois mesmo se voc no seja especialista na linguagem Python voc conseguir acompanhar o curso sem nenhum problema!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo voc no curso! :)

تحديث بتاريخ 14 November, 2018
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