Curso de Aprendizado de Máquina Avançado com Python

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), tem como objetivo biólogos que desejam compreender o funcionamento do AlphaFold e utilizar os modelos gerados pelo AlphaFold como guia 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, 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 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.

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 ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA de nível intermediário que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de 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.
• Implantar modelos do TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI utilizando o TensorFlow Lite.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para 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 completa de IA para analisar dados de fraude.

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.

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.