Curso de Matlab para Deep Learning

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), é voltado para biólogos que desejam compreender como o AlphaFold funciona e utilizar os modelos do AlphaFold como diretrizes em seus estudos experimentais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos do AlphaFold.
• Aprender como o AlphaFold funciona.
• Aprender a interpretar as previsões e os resultados do AlphaFold.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais avançados que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados utilizando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação presencial ou online em Brasil oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente 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 usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

Este treinamento conduzido por instrutor, ao vivo (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados que desejam usar o TensorFlow para analisar dados potenciais de fraude.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de detecção de fraude em Python e TensorFlow.
• Construir regressões lineares e modelos de regressão linear para prever fraudes.
• Desenvolver uma aplicação AI de ponta a ponta para analisar dados de fraude.

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

Após a conclusão deste treinamento, os participantes estarão aptos a:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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