Curso de Aprendizado por Reforço Profundo com Python

Este curso aborda a IA (com ênfase em Aprendizagem de Máquina e Aprendizado Profundo) na indústria automotiva. Ele ajuda a determinar quais tecnologias podem ser (potencialmente) utilizadas em diversas situações em um carro: desde automações simples, reconhecimento de imagens até tomada de decisões autônomas.

A exploração dos fundamentos da inteligência artificial revela como a tecnologia inteligente está transformando a estratégia digital, a automação e a tomada de decisões em todas as operações corporativas. Examine conceitos fundamentais que abrangem a história da IA, frameworks de resolução de problemas, representação do conhecimento, raciocínio sob incerteza e paradigmas de aprendizado de máquina, além de comunicação, percepção e ação autônoma. O curso orienta executivos e arquitetos a avaliar oportunidades de transformação orientadas pela IA, analisar tendências emergentes de tecnologia e integrar soluções inteligentes práticas para acelerar a agilidade dos negócios.

A Rede Neural Artificial é um modelo computacional de dados utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de executar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente empregadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que constituem uma das implementações da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.

O curso 'IA Aplicada do Zero em Python' capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina desde o início, utilizando Python. Aborda os princípios centrais da aprendizagem supervisionada (classificação e regressão), da aprendizagem não supervisionada (agrupamento e detecção de anomalias) e das arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter, oferecendo um desenvolvimento prático de IA. Auxilia profissionais na implementação de modelos de ML práticos, na avaliação das limitações dos algoritmos e na conclusão de projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial) oferece uma introdução ao campo do reconhecimento de padrões e do aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas em estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Utilizar modelos-chave, como redes neurais e métodos de kernels, para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para resolver problemas complexos.
• Melhorar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor na Brasil (online ou presencial) é voltada para engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de IA de nível avançado que desejam aplicar o RLHF para ajustar grandes modelos de IA, visando desempenho superior, segurança e alinhamento.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas do RLHF e entender por que ele é essencial no desenvolvimento moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa baseados em feedback humano para orientar os processos de aprendizado por reforço.
• Ajustar grandes modelos de linguagem utilizando técnicas de RLHF para alinhar as saídas às preferências humanas.
• Aplicar boas práticas para dimensionar fluxos de trabalho de RLHF em sistemas de IA prontos para produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados de nível intermediário que desejam adquirir uma compreensão abrangente e habilidades práticas tanto em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) quanto em Aprendizado por Reforço (RL).

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os componentes e a funcionalidade dos modelos de transformer.
• Otimizar e ajustar finamente LLMs para tarefas e aplicações específicas.
• Compreender os princípios fundamentais e as metodologias do aprendizado por reforço.
• Aprender como técnicas de aprendizado por reforço podem aprimorar o desempenho dos LLMs.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
• Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através de tentativa e erro.
• Otimizar o desempenho dos agentes usando técnicas avançadas, como Q-learning e Deep Q-Networks (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados utilizando o OpenAI Gym.
• Implantar modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.

Este curso começa proporcionando a você conhecimento conceitual sobre redes neurais e, de modo geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).

A Parte 1 (40%) deste treinamento foca mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

A Parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano, uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.

A Parte 3 (40%) do treinamento será amplamente baseada no TensorFlow, a API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e exercícios práticos serão realizados em TensorFlow.

Público-alvo

Este curso é destinado a engenheiros que buscam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.

Após concluir este curso, os participantes serão capazes de:

• ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNNs e RNNs
• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção e arquitetura
• avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
• implementar atividades de treinamento avançado similares às de produção, construir grafos e registros (logging)

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas de XAI (Explicabilidade em IA) de ponta para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar as decisões tomadas pelos modelos de aprendizado profundo.
• Avaliar os trade-offs entre desempenho e transparência.