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O que você aprenderá

  • Aprenda na teoria e na prática como construir redes neurais artificiais para resolver problemas reais do dia
  • Aprenda os conceitos sobre redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas
  • Avalie e configure os parâmetros de uma rede neural com o TensorFlow
  • Desenvolva redes neurais robustas utilizando o TensorFlow
  • Construa passo a passo redes neurais aplicadas em problemas de classificação e regressão
  • Implemente redes neurais convolucionais para classificar imagens
  • Aplique redes neurais recorrentes em séries temporais
  • Reduza a dimensionalidade de bases de dados utilizando autoencoders
  • Crie novas imagens automaticamente utilizando redes adversariais generativas

Requisitos

  • O único pré-requisito obrigatório é conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Também são necessários conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas durante todo o curso
  • Conhecimentos em Python não são obrigatórios, sendo possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade
  • Conhecimentos em Machine Learning, Redes Neurais ou Inteligência Artificial não são obrigatórios
  • No final do curso existe um apêndice com várias aulas básicas sobre esses assuntos caso seja seu primeiro contato com a área

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! Para isso, o conteúdo está dividido em sete partes: introdução prática ao TensorFlow, regressão e classificação, redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas. Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo aplicado em cenários reais. Abordaremos dois tipos de programação com o TensorFlow: utilizando a Low Level e a High Level API. Na primeira faremos a codificação manualmente e definiremos as fórmulas matemáticas, enquanto que na segunda usaremos classes prontas para a implementação!

Veja abaixo alguns dos projetos que serão desenvolvidos:

  • Previsão do preço de casas baseado nas características da casa
  • Classificação de tipos de plantas
  • Classificação da faixa salarial de pessoas
  • Classificação de dígitos escritos a mão (visão computacional)
  • Construção de série temporal para previsão de preços de ações
  • Redução de dimensionalidade em imagens
  • Criação automática de imagens

Ao final de cada seção teórica você tem questionários para revisar o conteúdo, bem como indicações de referências complementares caso você queira aprender mais sobre os assuntos.

Importante: as aulas foram gravadas utilizando o TensorFlow 1.x, porém, o código fonte está totalmente atualizado para a versão 2.x do TensorFlow!

Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e redes neurais! É também importante enfatizar que o único pré-requisito necessário é saber lógica de programação, pois mesmo se você não seja especialista na linguagem Python você conseguirá acompanhar o curso sem nenhum problema!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em iniciar seus estudos em deep learning (aprendizagem profunda)
  • Pessoas interessadas em conhecer o funcionamento do TensorFlow do Google
  • Pessoas interessadas em redes neurais artificiais, convolucionais, recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas
  • 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

Conteúdo do Curso

Expandir
Parte 1 - Introdução prática ao TensorFlow
Parte 2 - Regressão e classificação
Parte 3 - Redes neurais artificiais
Parte 4 - Redes neurais convolucionais
Parte 5 - Redes neurais recorrentes
Parte 6 - Autoencoders
Parte 7 - Redes adversariais generativas (GANs)
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/2 Passos
Apêndice A
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/1 Passos

Avaliações e Comentários

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Avaliação média
168 Avaliações
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Publicado 1 mês atrás
por Ramon Cavalcante Pires

Sim.

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Publicado 1 mês atrás
por Pedro Henrique Pereira Okada

O conteúdo do curso é bem interessante.

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Publicado 2 meses atrás
por Pedro Luiz Santos Serra

sim

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Profile photo ofcharles_adriano Charles Adriano
Publicado 2 meses atrás
otima tematica

simples claro e objetivo

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Publicado 3 meses atrás
por Charbel Szymanski

As explicações são boas. Porém, as aulas utilizam uma versão ultrapassada do Tensorflow (1.x). Verificando os códigos disponibilizados na versão 2.x há bastante diferença para as explicações das aulas e você tem que ficar pesquisando por conta para entender os códigos, que tem apenas alguns comentários. O conteúdo do curso é bem interessante, mas sugiro que seja retirado do ar e o curso seja atualizado para a versão 2.x.

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Publicado 5 meses atrás
por Jovania Menezes Dias

Conteúdo novo e muito bem explicado!

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Publicado 5 meses atrás
por Lucas Buzetto Tsuchiya

Excelente curso!

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Publicado 6 meses atrás
por Bento Silva

Exposição, explicação e exemplificação claras e objetivas.

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Publicado 6 meses atrás
por Jonathan Duclos Amado Ferreira Paulo

Esta interessante.

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Publicado 7 meses atrás
por Gustavo Giacopetti Candido

os app que ele utiliza n estao atualizados pro dia de hoje mas consigo entender mesmo n praticando junto

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