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Conheça a formação Deep Learning com Tensorflow Keras

Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que se concentra em algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, conhecidos como redes neurais artificiais. Utilizando a poderosa biblioteca TensorFlow Keras, é possível desenvolver modelos complexos e precisos para uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagens até processamento de linguagem natural.

Por que utilizar Deep Learning?

Deep Learning é essencial porque permite a construção de modelos altamente precisos que podem superar métodos tradicionais de Machine Learning em muitas tarefas. Ao utilizar técnicas de deep learning, é possível extrair insights valiosos, automatizar processos complexos e melhorar a precisão das previsões em diversos domínios.

Imagine, por exemplo, um sistema de saúde que utiliza deep learning para diagnosticar doenças a partir de imagens médicas. Com esses modelos, os profissionais de saúde podem obter diagnósticos mais rápidos e precisos, melhorando o tratamento e a satisfação dos pacientes.

Podemos treinar redes neurais profundas, ajustar hiperparâmetros, validar contra modelos de referência e implementar em produção, monitorando continuamente o desempenho dos nossos modelos. Nos cursos desta formação, você explorará diversas técnicas de deep learning, desde redes neurais convolucionais para análise de imagens até redes recorrentes para previsão de séries temporais, utilizando o TensorFlow Keras.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

  • Allan Segovia Spadini

    Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

Passo a passo
  1. 1 Fundamentos de Deep Learning

    Nesta etapa, você embarcará em uma jornada emocionante pelo universo das redes neurais, o pilar do Deep Learning. Você descobrirá como diferentes camadas se conectam e interagem para criar modelos poderosos, e destrinchará cada elemento essencial de uma rede neural, desde neurônios e pesos até funções de ativação. Prepare-se para dar o primeiro passo rumo ao domínio dessa tecnologia que está moldando o futuro!

    • Artigo Redes neurais: o que são e como funcionam | Alura

    • Curso Keras: primeiros passos em redes neurais

      08h
      • Conheça a biblioteca Keras e seus métodos mais usuais
      • Entenda a estrutura de um modelo neural
      • Compreenda os elementos e as funções que compõem uma arquitetura neural
      • Produza um modelo neural utilizando a biblioteca Keras
      • Interprete o resultado de desempenho do modelo
      • Avalie o resultado ao testar o modelo final
  2. 2 Resolvendo problemas práticos

    Domine a arte de resolver problemas do mundo real com Deep Learning! Nesta etapa, você mergulhará em projetos práticos, aprendendo a classificar imagens com camadas convolucionais e processar linguagem natural com redes LSTM. Ao final de cada curso, você irá criar aplicações interativas com o Streamlit. Descubra como classificar imagens, textos e também como construir um completador de textos. Prepare-se para transformar o seu conhecimento em soluções inovadoras e impactantes, demonstrando o potencial do Deep Learning de forma envolvente e prática!

    • Artigo Arquiteturas de redes Neurais: aplicações práticas na Inteligência Artificial | Alura

    • Curso TensorFlow Keras: classificando imagens com redes convolucionais

      08h
      • Domine as técnicas de visão computacional
      • Explore o poder das redes neurais convolucionais
      • Desenvolva habilidades práticas em TensorFlow e Keras
      • Aplique conceitos de IA em dados reais de imagens
      • Torne-se um especialista em classificação de imagens
    • Curso TensorFlow Keras: classificando e sugerindo palavras

      08h
      • Domine técnicas de processamento de linguagem natural
      • Entenda o processo de tokenização e embedding
      • Explore o poder das camadas LSTM
      • Aplique conceitos de IA em processamento de texto
      • Torne-se um especialista em classificação de texto
  3. 3 Aprofundando em técnicas avançadas

    Nesta etapa final, suas habilidades com Deep Learning alcançarão um novo patamar. Você dominará o processamento de dados de áudio, aprendendo a transcrever falas e sons em texto com precisão. Além disso, mergulhará no fascinante mundo da geração de imagens, explorando técnicas que permitem criar imagens realistas e personalizadas a partir de dados. Prepare-se para desvendar os segredos da inteligência artificial aplicada a sons e visuais, expandindo suas possibilidades criativas e profissionais.

    • Curso TensorFlow Keras: Decodificando Áudio com IA

      10h
      • Domine o reconhecimento de áudio com TensorFlow
      • Aprenda a processar e preparar dados de áudio
      • Entenda e aplique a Transformada Rápida de Fourier
      • Implemente redes neurais avançadas com camadas de atenção
      • Utilize modelos pré-treinados como Yamnet para classificação de eventos
      • Realize transferência de aprendizado para criar modelos personalizados
      • Teste e avalie a performance de seus modelos de áudio
      • Adapte modelos para diferentes tipos de áudio
      • Adquira habilidades práticas para aplicações em reconhecimento de fala, música e sons ambientais
    • Curso TensorFlow/Keras: gerando imagens com Deep Learning

      10h
      • Domine a criação de redes GANs para geração de imagens
      • Aprenda a utilizar difusores e Stable Diffusion no TensorFlow
      • Entenda como os modelos generativos transformam ruído em imagens detalhadas
      • Aplique Deep Learning em projetos de arte digital e marketing visual
      • Desenvolva habilidades em inteligência artificial voltada para criação visual
      • Aprofunde-se no uso de TensorFlow/Keras para redes neurais avançadas
      • Explore as possibilidades da IA na geração de conteúdo visual personalizado

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Além dessa, a categoria Inteligência Artificial conta com cursos de IA para Programação, IA para Dados,e mais...

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