Curso de Detecção de Fraude com Python e TensorFlow

Este treinamento orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de Python de nível intermédio que desejam melhorar sua experiência de desenvolvimento com a AWS Cloud9.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e definir parâmetros da AWS Cloud9 para o desenvolvimento em Python.
• Compreender a interface e as funcionalidades do IDE AWS Cloud9.
• Escrever, depurar e implantar aplicações em Python na AWS Cloud9.
• Collaborate com outros desenvolvedores utilizando a plataforma AWS Cloud9.
• Integrar a AWS Cloud9 com outros serviços da AWS para implantações avançadas.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow no desenvolvimento de modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento escalável e eficiente de modelos na nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional em aplicações do mundo real.
• Utilizar aprendizado por transferência (transfer learning) para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores Python de nível intermediário e analistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados utilizando Pandas e NumPy.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Executar operações avançadas de manipulação, classificação e filtragem de dados.
• Realizar operações agregadas e analisar séries temporais.
• Visualizar dados utilizando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar o código de análise de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado profundo no ambiente do Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo utilizando o TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Esta formação prática e ao vivo (online ou presencial), ministrada por instrutores, destina-se a desenvolvedores que desejam utilizar a stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicações web dinâmicas, de alta performance e escaláveis.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário, integrando FastAPI, React e MongoDB.
• Compreender os principais conceitos, funcionalidades e benefícios da stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST com FastAPI.
• Aprender a projetar aplicações interativas com o React.
• Desenvolver, testar e implementar aplicações (frontend e backend) utilizando a stack FARM.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) direciona-se a desenvolvedores que desejam usar FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs mais rapidamente e com maior facilidade usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor na nuvem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutores em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam usar o TensorFlow 2.x para construir preeditores, classificadores, modelos generativos, redes neurais, entre outros.

Ao final deste treinamento, os participantes estarão aptos a:

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
• Construir modelos de deep learning.
• Implementar um classificador de imagens avançado.
• Fazer o deploy de um modelo de deep learning na nuvem, em dispositivos móveis e dispositivos IoT.