Curso de Aprendizado Profundo com TensorFlow 2

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 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.

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 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)