Curso online gratuitoDeep Learning Completo: Redes Neurais, CNNs, RNNs e PLN

Descrição do curso

Quer avançar de vez em Inteligência Artificial e Ciência de Dados entendendo não só “como usar”, mas por que os modelos funcionam? Neste curso online gratuito, você vai construir uma base sólida em Deep Learning e conectar teoria e prática para tomar melhores decisões ao treinar, avaliar e melhorar redes neurais. A jornada começa pelas redes neurais artificiais, mostrando como combinar neurônios traz poder de modelagem, como superar limitações de classificadores lineares e como elementos como inicialização de pesos, taxa de aprendizagem, dropout e batch normalization impactam diretamente estabilidade, generalização e velocidade do treinamento.

Em seguida, você aprofunda o raciocínio sobre o que diferencia o Deep Learning do aprendizado de máquina tradicional e entende desafios comuns do mundo real, como lidar com casos fora da distribuição (quando o modelo recebe algo que nunca viu). A partir daí, você mergulha em visão computacional com redes convolucionais (CNNs), compreendendo a inspiração por trás da convolução, como arquiteturas são montadas e por que camadas de ativação e pooling transformam representações. O curso também reforça o que realmente acontece durante o treinamento: a função de perda, a otimização por gradiente, o papel do learning rate, técnicas de regularização e decisões corretas de validação para evitar vieses na avaliação.

Para expandir seu repertório, você conhece arquiteturas que marcaram época, como AlexNet, VGG, Inception, ResNet e MobileNet, entendendo as ideias centrais que equilibram profundidade, custo computacional e desempenho. Depois, o foco passa para dados sequenciais com redes neurais recorrentes (RNNs) e variantes mais robustas, abordando recorrência, treinamento em sequências longas e problemas clássicos como explosão de gradiente. O curso fecha o arco com modelagem de sequência e Processamento de Linguagem Natural (PLN), incluindo conceitos fundamentais como embeddings, encoder-decoder e atenção, essenciais em aplicações modernas de linguagem.

Além de aprender a desenvolver modelos mais eficazes, você verá como torná-los viáveis em produção com técnicas de compressão (quantização, poda e convolução separável em profundidade) e como interpretar comportamentos com métodos de visualização, projetando representações para entender similaridade e identificando quais partes da entrada mais influenciam a decisão do modelo. Com vídeos e exercícios ao longo do caminho, este curso ajuda você a ganhar confiança para estudar artigos, experimentar arquiteturas e evoluir de usuário de biblioteca para alguém que entende, ajusta e valida modelos de Deep Learning com critério.