Cursos de treinamento ao vivo sobre Redes Neurais, conduzidos por instrutores, presenciais ou online, demonstram por meio de discussão interativa e prática como construir Redes Neurais utilizando diversos kits de ferramentas e bibliotecas, majoritariamente de código aberto, bem como como aproveitar o poder de hardware avançado (GPUs) e técnicas de otimização envolvendo computação distribuída e big data. Nossos cursos de Redes Neurais baseiam-se em linguagens de programação populares, como Python, Java, linguagem R, e bibliotecas poderosas, incluindo TensorFlow, Torch, Caffe, Theano e outras. Nossos cursos de Redes Neurais cobrem tanto a teoria quanto a implementação, utilizando diversas arquiteturas de redes neurais, como Redes Neurais Profundas (DNN), Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN).
O treinamento em Redes Neurais está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento ao vivo remoto") é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente, nas instalações do cliente em João Pessoa, ou em centros de treinamento corporativo da NobleProg em João Pessoa.
NobleProg — Seu provedor de treinamento local
João Pessoa - Hub Plural
Rua Maria das Dores Souza 81, João Pessoa, brazil, 58046-095
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em João Pessoa (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.
Inteligência Artificial Aplicada do Zero em Python capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina do zero usando Python. Abrange os princípios básicos de classificação e regressão de aprendizado supervisionado, agrupamento e detecção de anomalias de aprendizado não supervisionado, além de arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter para o desenvolvimento prático de IA. Ajuda profissionais a implementar modelos de aprendizado de máquina práticos, avaliar as limitações dos algoritmos e realizar projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.
A Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela sustenta muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base no método de tentativa e erro utilizando o aprendizado baseado em recompensas.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as fundamentações teóricas e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
Implementar algoritmos de RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
Construir e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.
Formato do Curso
Palestra interativa e discussão guiada.
Exercícios práticos e implementações práticas.
Demonstração de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para arranjar.
A exploração dos fundamentos da inteligência artificial revela como a tecnologia inteligente está redefinindo a estratégia digital, a automação e a tomada de decisão nas operações empresariais. Examina conceitos essenciais 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. Orienta executivos e arquitetos a avaliar oportunidades de transformação impulsionadas pela IA, analisar tendências de tecnologias emergentes e integrar soluções práticas e inteligentes para acelerar a agilidade dos negócios.
Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.
A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em João Pessoa (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.
Esta formação presencial ou online em João Pessoa 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 curso começa fornecendo conhecimento conceitual sobre redes neurais e, em geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).
A Parte 1 (40%) deste treinamento se concentra mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia adequada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
A Parte 2 (20%) deste treinamento introduz o Theano - uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.
A Parte 3 (40%) do treinamento será extensivamente baseada no TensorFlow - API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e práticas serão realizados usando o TensorFlow.
Público-alvo
Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.
Após completar este curso, os participantes serão capazes de:
ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
ser capaz de realizar tarefas de instalação, ambiente de produção, arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
ser capaz de implementar produção avançada como treinamento de modelos, construção de grafos e registro
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (3)
Gostei muito do final, quando tivemos tempo para brincar com o CHAT GPT. O ambiente não estava configurado da melhor maneira para isso - em vez de uma grande mesa, algumas mesas menores teriam ajudado a formar grupos pequenos e favorecido a brainstorming.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Máquina Traduzida
Trabalhando a partir de princípios fundamentais de forma focada e avançando para a aplicação de estudos de caso no mesmo dia
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Máquina Traduzida
Que estava aplicando dados reais de uma empresa.
O instrutor teve uma abordagem muito boa, fazendo com que os participantes se envolvessem e competissem.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
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