Cursos de Deep Learning
Escolha um curso que atenda aos seus objetivos - desde o básico até habilidades avançadas em deep learning.
5.0
Avaliado com base em 3 avaliações.
33 AprendizesJá matriculado
Habilidades adquiridas:
AI Transparency AwarenessAbordagens de Detecção de ObjetosActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAjuste de HiperparâmetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Análise de Justiça e ViésAnálise de SériesAplicação de RNNs em tarefas de PLN (análise de sentimento)Approximation TheoryAprendizado de Máquina com scikit-learnAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationAvaliação de PromptsCatastrophic Forgetting AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Codificação de featuresCompreensão de RNNs, LSTMs e GRUsCompression Trade-off ReasoningConceitos de Privacidade de DadosConsciência RegulatóriaConstrução de pipelinesContinual Learning TheoryCross-validation techniquesData Leakage PreventionDecomposição de MatrizesDescida do GradienteDesenvolvimento e avaliação de modelos de ponta a pontaDesign de Saída EstruturadaDetecção de outliersDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Distribuições de ProbabilidadeDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEngenharia de featuresEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEscalonamento de featuresEstruturas de Dados em PythonEstruturas de IA ResponsávelEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFine-tuning Pre-trained ModelsFundamentos de Engenharia de PromptsFundamentos de Ética em IAFundamentos do TensorFlowFunções e ConjuntosGAN FundamentalsGANsGeometric InterpretabilityIA GenerativaImplementação de redes recorrentes em PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputação de valores ausentesIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraisIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimites e DerivadasLimits of LLM GeneralizationLimpeza de dadosLinear Algebra for Deep LearningLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionManifold IntuitionManipulação de Linguagem NaturalMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMedidas EstatísticasMinimum-Norm SolutionsModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModelos de DifusãoMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMétricas de Avaliação para IA GenerativaNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNormalization (L1, L2, Max)Noções básicas de PyTorchODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincípios de TransparênciaProcessamento de Imagens com OpenCVProcessamento de Linguagem NaturalProcessamento de séries temporais e dados sequenciaisPrompt-Based GeneralizationPrompting com Poucos ExemplosPrompting de Papel e ContextoPrompting em Cadeia de PensamentoPré-processamento de DadosQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRedes NeuraisRedes Neurais ConvolucionaisRedes neuraisRefinamento de PromptsRegras de ProbabilidadeRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Responsabilidade em IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheorySampling StrategiesScore MatchingSeleção de featuresSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Subword Tokenization AlgorithmsTeorema de BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTokenization TheoryTomada de Decisão ÉticaTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformação de dadosTransformações LinearesTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTreinamento e Avaliação de ModelosTreinamento e avaliação de modelosUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEsVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVetores e MatrizesVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
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Nível
Tipo de lição
Tecnologias
curso
Introduction to Neural Networks with Python
4 horas 25 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
curso
Introduction to NLP with Python
5 horas 29 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Natural Language Processing, Natural Language Handling
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Introduction to TensorFlow
2 horas 16 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
curso
Recurrent Neural Networks with Python
3 horas 22 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
curso
Computer Vision Essentials with Python
4 horas 29 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
curso
Deep Generative Models with Python
4 horas 21 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
curso
PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
curso
AI Ethics 101
1 hora 12 capítulosIniciante
Habilidades adquiridas: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
curso
Attention Mechanisms Theory
2 horas 9 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
curso
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 horas 9 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
curso
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 hora 12 capítulosIniciante
Habilidades adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
curso
Diffusion Models and Generative Foundations
2 horas 12 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Vantagens do Codefinity
Aprendizado assistido por IA
Abrace a fascinação das habilidades tecnológicas! Nosso assistente de IA fornece feedback em tempo real, dicas personalizadas e explicações de erros, capacitando você a aprender com confiança.
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Oportunidades de carreiraSaiba mais sobre as profissões mais populares, salários médios e empresas que buscam ativamente especialistas nesta área.
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*Fonte: Glassdoor
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Cursos de Deep Learning: Informações e Perguntas Principais
Introdução ao Deep Learning
Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina focado em redes neurais com múltiplas camadas, permitindo que os modelos aprendam a partir de grandes volumes de dados. Os cursos de Deep Learning geralmente apresentam aos alunos conceitos como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural (PLN) e modelos generativos. Os estudantes aprendem a trabalhar com frameworks como TensorFlow e PyTorch e a lidar com tarefas envolvendo síntese de imagens, geração de texto e tomada de decisões orientadas por dados. Esses cursos são valiosos para quem deseja desenvolver expertise em tecnologias baseadas em IA.
Benefícios dos nossos cursos de Deep Learning
Nossos cursos de Deep Learning oferecem treinamento abrangente e prático nas técnicas e ferramentas mais recentes utilizadas no setor. Você adquire experiência prática com conjuntos de dados reais, aprimorando suas habilidades técnicas e de resolução de problemas para se preparar para carreiras avançadas em tecnologia.
Oportunidades de carreira após a conclusão dos cursos de Deep Learning
Os formados em nossos cursos de Deep Learning podem seguir carreiras como Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Pesquisador em IA ou Especialista em Deep Learning em setores que vão da saúde a veículos autônomos.
Opções de Deep Learning
Iniciantes interessados em Deep Learning devem começar com "Introdução às Redes Neurais" para compreender os conceitos fundamentais e aplicações antes de avançar para estudos mais complexos.
Informações sobre o certificado
Ao concluir qualquer curso de Deep Learning na Codefinity, você recebe um Certificado de Conclusão, que valoriza seu currículo e é reconhecido por líderes do setor como prova de suas habilidades e compromisso com o aprendizado.
O que é Deep Learning e por que é importante?
Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais com três ou mais camadas. É importante porque possibilita a automação de análises preditivas, tornando-se uma tecnologia central em IA que impulsiona inovações como veículos autônomos, sistemas de reconhecimento facial e muito mais.
Quais são os benefícios de se inscrever em nossos cursos de Deep Learning?
Ao se inscrever em nossos cursos de Deep Learning, você aprende com especialistas do setor, adquire experiência prática com ferramentas de ponta e acessa um currículo atualizado com os mais recentes avanços tecnológicos. Esses cursos são projetados para proporcionar compreensão profunda e habilidades práticas necessárias para resolver problemas complexos utilizando Deep Learning.
Quais oportunidades de carreira posso explorar após concluir um curso de Deep Learning?
Após concluir um curso de Deep Learning, você pode explorar diversas carreiras de alta demanda no setor de tecnologia, incluindo cargos como Pesquisador em IA, Engenheiro de Sistemas Autônomos, Analista de Deep Learning ou funções focadas em aplicações de IA em saúde e serviços financeiros.
Qual curso de Deep Learning é mais indicado para iniciantes?
Para iniciantes, "Introdução às Redes Neurais" oferece uma excelente introdução aos conceitos de redes neurais profundas de forma visualmente envolvente. É o início ideal para quem está ingressando na área.
Como escolher o curso de Deep Learning mais adequado?
Para escolher o curso de Deep Learning adequado, avalie seu nível atual de conhecimento e seus objetivos de aprendizado. Se você tem interesse nos fundamentos técnicos e aplicações práticas de redes neurais, nosso curso "Introdução às Redes Neurais", de nível intermediário, é excelente. Para quem deseja aprofundar-se em frameworks avançados de aprendizado de máquina, "Introdução ao TensorFlow" e "PyTorch Essentials" oferecem uma exploração detalhada e complexa, adequada para alunos avançados.
Por que devo considerar fazer um curso online de Deep Learning com sua empresa?
Fazer um curso online de Deep Learning com a Codefinity oferece flexibilidade para aprender no seu próprio ritmo e conveniência, acesso a conteúdo de ponta e suporte de uma comunidade de especialistas e colegas, o que potencializa sua experiência de aprendizado.
Dicas para concluir com sucesso o curso de Deep Learning
Manter o comprometimento, praticar regularmente, interagir com outros alunos, participar de fóruns e aplicar o aprendizado em projetos. Estabeleça metas realistas e acompanhe o cronograma do curso para maximizar seu aprendizado.
Qual é o custo do treinamento para os cursos de Deep Learning?
O custo do treinamento depende do tipo de assinatura e da sua duração. Para informações precisas e detalhadas sobre preços, além de eventuais descontos disponíveis, acesse nossa página de pagamentos.
Quais são as principais habilidades necessárias para se destacar em Deep Learning?
Para se destacar em Deep Learning, é necessário ter sólidos conhecimentos em matemática, proficiência em programação (especialmente em Python) e compreensão dos conceitos de aprendizado de máquina. Pensamento analítico e habilidades de resolução de problemas também são essenciais.
Como o Deep Learning impacta o setor de tecnologia?
O Deep Learning impacta significativamente o setor de tecnologia ao possibilitar o desenvolvimento de sistemas mais complexos e inteligentes. É fundamental para avanços em áreas como reconhecimento de voz, tradução de idiomas e processamento de imagens, expandindo continuamente os limites do que as máquinas podem realizar.
Como começar a estudar Deep Learning?
Comece com cursos introdutórios que apresentem os fundamentos das redes neurais e avance progressivamente para temas mais complexos. Participe de projetos comunitários e mantenha-se atualizado com as últimas pesquisas e desenvolvimentos.
Posso aprender Deep Learning sozinho?
Sim, com os inúmeros recursos disponíveis, é possível começar a aprender Deep Learning por conta própria. No entanto, cursos estruturados como os oferecidos pela Codefinity podem proporcionar um caminho de aprendizado mais completo, orientação de especialistas e suporte de colegas, o que pode ser difícil de replicar em ambientes de autoestudo.
O Que Nossos Usuários Dizem
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1. | Introdução às Redes Neurais com Python |  4 horas |  25 capítulos |
2. | Introdução ao PLN com Python | 5 horas | 29 capítulos |
3. | Introdução ao TensorFlow | 2 horas | 16 capítulos |
4. | Redes Neurais Recorrentes com Python | 3 horas | 22 capítulos |
5. | Fundamentos de Visão Computacional | 4 horas | 29 capítulos |
1. Introdução às Redes Neurais com Python
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