Trilha Redes Neurais e Deep Learning

Navegue por essa trilha de aprendizagem e descubra informações pertinentes desde o básico e a fundamentação matemática até conceitos e aplicações mais avançadas de redes neurais artificiais. Encontre também informações sobre oportunidades de trabalho, o que você terá a chance de aprender e os requisitos para realizar todos os cursos listados.

12 Cursos

+ 140 Horas

+ 40 Estudos de caso

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos, como por exemplo: 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! Essa área 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. 

É comum que algumas vagas de emprego para cientistas de dados (Machine Learning) também requeiram o conhecimento de algoritmos mais complexos como Redes Neurais, Processamento de Linguagem Natural e Deep Learning. Nesse caso, o salário inicial pode variar de R$ 12.000,00 a R$ 13.000,00. Expandir o conhecimento sempre te deixará mais preparado para os desafios que o mercado de trabalho pode oferecer. Isso significa que se manter atualizado sobre os temas mais relevantes da área será um diferencial que garantirá uma ótima oportunidade de emprego.

O que você vai aprender

Esta trilha visa fornecer ao aluno os subsídios necessários para desenvolver redes neurais artificiais simples e redes neurais profundas para resolução de problemas reais do dia a dia, aplicados tanto no âmbito acadêmico como empresarial.

O único pré-requisito necessário é saber o básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição.

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