Hands-on Deep Learning

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O curso Hands-on Deep Learning aborda tanto a teoria quanto a prática de implementação dessa ressurgente área do aprendizado de máquina.
Voltado tanto para desenvolvedores que nunca tiveram contato com a área quanto para aqueles que queiram aprofundar seus conhecimentos com redes neurais, o curso abordará:

  • Aprendizado de Máquina

Python, Scipy, Numpy e Scikit-Learn são ferramentas usadas como base do desenvolvimento de algoritmos de Aprendizado de Máquina, ramo diretamente ligado à Ciência dos Dados.

  • Bases de redes neurais

A implementação e treinamento de uma Rede Neural, desde o primeiro neurônio até o algoritmo de backpropagation. O entendimento dos conceitos básicos de Redes Neurais é fundamental para o uso de arquiteturas mais complexas de Deep Learning.

  • Reconhecimento de Padrões Visuais

Uma das áreas mais frutíferas na era do resurgimento das Redes Neurais: a Visão Computacional. Serão explicadas e postas em prática várias arquiteturas de classificação, segmentação e detecção de objetos em imagens.

  • Modelagem de Sequências

Construção de modelos de inferência sobre sequências baseados em Redes Neurais Recorrentes para solucionar problemas que exigem consistência temporal, como: texto, áudio, vídeo, etc.

  • Modelos Generativos

Conceituação e aplicação de Modelos Generativos, ou seja, que modelam como os dados foram gerados. Esses modelos podem ser utilizados para a geração de dados sintéticos e/ou para a extração de características de dados não-rotulados.

  • Arquiteturas Modernas

As principais arquiteturas de Redes Neurais, inovações e publicações ligadas ao Deep Learning, uma das ferramentas atuais mais utilizadas nas maiores empresas do mundo como Google, Apple, Amazon e Facebook.

Saiba mais do curso