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Curso online gratuitoDeep Learning com Keras e TensorFlow: Redes Neurais, CNNs e NLP

Duração do curso online: 3 horas e 0 minutos

Novo

Curso grátis de Deep Learning com Keras e TensorFlow: redes neurais, CNNs e NLP na prática, com projetos e uso de datasets reais.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

  • Fundamentos de Deep Learning e Inteligência Artificial
  • Preparação de Dados e Conceitos de Aprendizado de Máquina
  • Ambiente e Primeiros Modelos com Keras e TensorFlow
  • Datasets e Manipulação de Dados para Treinamento
  • Classificação Supervisionada com Redes Densas (MLP)
  • Visão Computacional com Redes Convolucionais (CNNs)
  • NLP e Regularização em Deep Learning

Descrição do curso

Aprenda Deep Learning na prática com Keras e TensorFlow em um curso online gratuito voltado a quem quer sair do básico e começar a construir modelos reais de redes neurais com código. Ideal para estudantes e profissionais de Tecnologia, Informática e Programação que desejam entrar em Inteligência Artificial e Ciência de Dados com uma abordagem direta, aplicada e orientada a resultados.

Ao longo das aulas, você entende os conceitos essenciais por trás do aprendizado profundo e como redes neurais representam e transformam dados para aprender padrões. Também aprende boas práticas como normalização e noções fundamentais de separabilidade, conectando teoria e implementação para treinar modelos com mais consistência.

O curso guia a preparação do ambiente e o uso das bibliotecas mais populares do ecossistema Python, incluindo leitura e tratamento de dados com Pandas. Você evolui para a criação e treinamento de modelos com Keras, trabalhando com conjuntos de dados clássicos de classificação e visão computacional, além de avançar para redes convolucionais (CNNs) para imagens.

Para completar, há um mergulho em NLP com análise de sentimentos, ajudando você a aplicar Deep Learning em textos. Você também conhece técnicas como Dropout para reduzir overfitting e melhorar a generalização, consolidando uma base prática para iniciar projetos de IA com redes neurais em diferentes tipos de dados.

Conteúdo do curso

  • Aula em vídeo: #1 CURSO DE DEEP LEARNING - O QUE É DEEP LEARNING APRENDIZADO PROFUNDO 03m
  • Aula em vídeo: #2 CURSO DE DEEP LEARNING - O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 03m
  • Exercício: Qual afirmação descreve melhor a diferença entre IA fraca e IA forte?
  • Aula em vídeo: #3 CURSO DE DEEP LEARNING - O QUE SÃO REDES NEURAIS 05m
  • Exercício: Em um exemplo de reconhecimento de escrita manual com redes neurais, qual é a saída esperada do modelo após receber uma imagem de entrada?
  • Aula em vídeo: #4 CURSO DE DEEP LEARNING - COMO REDES NEURAIS LIDAM COM DADOS 02m
  • Aula em vídeo: #5 CURSO DE DEEP LEARNING - NORMALIZAÇÃO DE DADOS 19m
  • Exercício: Ao normalizar valores de pixels para usar como entrada em uma CNN no Keras/TensorFlow, qual abordagem simples coloca os dados no intervalo aproximado de 0 a 1?
  • Aula em vídeo: #6 CURSO DE DEEP LEARNING - SEPARALIDADE LINEAR E APRENDIZADO DE MÁQUINA 05m
  • Aula em vídeo: #7 CURSO DE DEEO LEARNING - COMO INSTALAR O KERAS E O TENSORFLOW 03m
  • Exercício: Ao configurar o ambiente para Deep Learning com Keras e TensorFlow, qual biblioteca é indicada para salvar modelos treinados?
  • Aula em vídeo: #8 CURSO DE DEEP LEARNING - CRIANDO MODELO COM O KERAS 16m
  • Exercício: Ao criar um modelo com a API Sequential para aprender a função y = 2x, qual parâmetro é obrigatório informar na primeira camada Dense para definir o tamanho de cada exemplo de entrada?
  • Aula em vídeo: #9 CURSO DE DEEP LEARNING - RESOLVENDO PROBLEMA DA NOTA DO ALUNO 15m
  • Exercício: Ao treinar uma rede neural para prever a nota de um aluno a partir de horas dormidas e horas estudadas, qual prática ajudou a evitar previsões numéricas instáveis (ex.: valores infinitos) ao usar Keras/TensorFlow?
  • Aula em vídeo: #10 CURSO DE DEEP LEARNING - DATASETS QUE VAMOS UTILIZAR 02m
  • Exercício: Qual combinação de datasets e tarefas está correta para treinar modelos com Keras/TensorFlow em visão computacional e NLP?
  • Aula em vídeo: #11 CURSO DE DEEP LEARNING - LENDO ARQUIVO CSV COM O PANDAS 06m
  • Aula em vídeo: #12 CURSO DE DEEP LEARNING - IRIS DATASET COM O KERAS 15m
  • Exercício: Ao treinar um modelo Keras para classificar 3 classes usando one-hot encoding na saída com ativação softmax, qual função de perda é a mais adequada?
  • Aula em vídeo: #13 CURSO DE DEEP LEARNING - MNIST COM O KERAS 25m
  • Exercício: Ao treinar um modelo sequencial (MLP) no MNIST com Keras, qual pré-processamento é essencial para evitar erro de formato ao usar camadas Dense?
  • Aula em vídeo: #14 CURSO DE DEEP LEARNING - MNIST COM REDES CONVULACIONAIS 23m
  • Aula em vídeo: #15 CURSO DE DEEP LEARNING - IMDB SENTIMENT ANALYSIS 16m
  • Aula em vídeo: #16 CURSO DE DEEP LEARNING - CAMADA DROPOUT 14m

Este curso gratuito inclui:

3 horas e 0 minutos de curso online em vídeo

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Exercícios para treinar seus conhecimentos

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