Deep Learning Prático com TensorFlow e Python

Crie passo a passo 16 projetos utilizando modernas técnicas de Machine Learning! Especialize-se em Deep Learning! (15h)
Última atualização: 3 de setembro de 2020
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O que você aprenderá

  • Construa perceptrons simples para converter temperaturas de Celsius para Fahrenheit
  • Utilize regressão para fazer previsões de vendas de sorvotes, preços de casas e aluguel de bicicletas
  • Construa redes neurais para análise de sentimentos utilizando base de dados de textos
  • Classifique sinais de trânsito de imagens com redes neurais convolucionais
  • Utilize transferência de aprendizagem para classificar objetos
  • Use a rede neural pré-treinada LeNet para classificar imagens
  • Construa autoencoders para retirar ruído de imagens e compactá-las
  • Aprenda a teoria e a prática do algoritmo Deep Dream para gerar imagens com efeitos alucinógenas
  • Gere textos automaticamente utilizando redes neurais recorrentes
  • Crie novas imagens que nunca existiram antes usando redes adversariais generativas (GANs)

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Programação básica em PythonConhecimentos em Machine Learning, Redes Neurais ou Inteligência Artificial são desejáveis mas não obrigatórios
  • No final do curso existe um anexo com aulas básicas sobre a teoria básica sobre redes neurais artificiais

Descrição

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram “imitar” como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). E a maioria dessas aplicações foram desenvolvidas utilizando a biblioteca TensorFlow do Google, que hoje em dia é a ferramenta mais popular e utilizada nesse cenário. Por isso, é de suma importância que profissionais ligados à área de Inteligência Artificial e Machine Learning saibam como trabalhar com essa biblioteca, já que várias grandes empresas a utilizam em seus sistemas, tais como: Airbnd, Airbus, eBay, Dropbox, Intel, IBM, Uber, Twitter, Snapchat e também o próprio Google!

A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!

E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Veja abaixo a lista de projetos que você desenvolverá:

  • Criação de imagens com efeitos alucinógenos utilizando Deep Dream
  • Geração automática de textos com redes neurais recorrentes
  • Criação de imagens que nunca existiram antes utilizando GANs (redes adversariais generativas)
  • Autoencoders para retirar ruído e compactação de imagens
  • Transferência de aprendizagem para utilizar modelos de Machine Learning já treinado por outros desenvolvedores, inclusive implementando a arquitetura LeNet de redes neurais convolucionais
  • Classificação de sinais de trânsito, objetos e roupas com redes neurais convolucionais
  • Classificação de textos e análise de sentimentos, aplicado em base de dados textuais
  • Classificação se uma pessoa tem propensão a ter diabetes
  • Regressão para prever o aluguel de bicicletas, venda de sorvetes e preço de casas
  • Criação de perceptron simples para conversão de temperatura de graus Celsius para graus Fahrenheit

Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning, você conta com um apêndice que contém aulas básicas redes neurais!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em aprender Deep Learning (aprendizagem profunda) com o TensorFlow 2.0 e o Python
  • Pessoas interessadas em iniciar uma carreira em Ciência de Dados utilizando técnicas modernas de aprendizagem de máquina
  • Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de deep learning (aprendizagem profunda)
  • Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
  • Desenvolvedores Python que desejam entrar na área de Deep Learning e Inteligência Artificial
  • Qualquer pessoa interessada em Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

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