Deep Learning Prático com TensorFlow e Python
What you'll learn
- Construa perceptrons simples para converter temperaturas de Celsius para Fahrenheit
- Utilize regressão para fazer previsões de vendas de sorvotes, preços de casas e aluguel de bicicletas
- Construa redes neurais para análise de sentimentos utilizando base de dados de textos
- Classifique sinais de trânsito de imagens com redes neurais convolucionais
- Utilize transferência de aprendizagem para classificar objetos
- Use a rede neural pré-treinada LeNet para classificar imagens
- Construa autoencoders para retirar ruído de imagens e compactá-las
- Aprenda a teoria e a prática do algoritmo Deep Dream para gerar imagens com efeitos alucinógenas
- Gere textos automaticamente utilizando redes neurais recorrentes
- Crie novas imagens que nunca existiram antes usando redes adversariais generativas (GANs)
Requirements
- Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
- Programação básica em Python
- Conhecimentos em Machine Learning, Redes Neurais ou Inteligência Artificial são desejáveis mas não obrigatórios. No final do curso existe um anexo com aulas básicas sobre a teoria básica sobre redes neurais artificiais
Description
A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). E a maioria dessas aplicações foram desenvolvidas utilizando a biblioteca TensorFlow do Google, que hoje em dia é a ferramenta mais popular e utilizada nesse cenário. Por isso, é de suma importância que profissionais ligados à área de Inteligência Artificial e Machine Learning saibam como trabalhar com essa biblioteca, já que várias grandes empresas a utilizam em seus sistemas, tais como: Airbnd, Airbus, eBay, Dropbox, Intel, IBM, Uber, Twitter, Snapchat e também o próprio Google!
A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!
E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Veja abaixo a lista de projetos que você desenvolverá:
Criação de imagens com efeitos alucinógenos utilizando Deep Dream
Geração automática de textos com redes neurais recorrentes
Criação de imagens que nunca existiram antes utilizando GANs (redes adversariais generativas)
Autoencoders para retirar ruído e compactação de imagens
Transferência de aprendizagem para utilizar modelos de Machine Learning já treinado por outros desenvolvedores, inclusive implementando a arquitetura LeNet de redes neurais convolucionais
Classificação de sinais de trânsito, objetos e roupas com redes neurais convolucionais
Classificação de textos e análise de sentimentos, aplicado em base de dados textuais
Classificação se uma pessoa tem propensão a ter diabetes
Regressão para prever o aluguel de bicicletas, venda de sorvetes e preço de casas
Criação de perceptron simples para conversão de temperatura de graus Celsius para graus Fahrenheit
Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning, você conta com um apêndice que contém aulas básicas redes neurais!
Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! :)
Who this course is for:
- Pessoas interessadas em aprender Deep Learning (aprendizagem profunda) com o TensorFlow 2.0 e o Python
- Pessoas interessadas em iniciar uma carreira em Ciência de Dados utilizando técnicas modernas de aprendizagem de máquina
- Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
- Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de deep learning (aprendizagem profunda)
- Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
- Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
- Desenvolvedores Python que desejam entrar na área de Deep Learning e Inteligência Artificial
- Qualquer pessoa interessada em Inteligência Artificial
Instructors
![Jones Granatyr](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
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Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.
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Dr. Ryan Ahmed is a professor and best-selling online instructor who is passionate about education and technology. Ryan has extensive experience in both Technology and Finance. Ryan holds a Ph.D. degree in Mechanical Engineering from McMaster* University with focus on Mechatronics and Electric Vehicles. He also received a Master of Applied Science degree from McMaster, with focus on Artificial Intelligence (AI) and fault detection and an MBA in Finance from the DeGroote School of Business.
Ryan held several engineering positions at top technology companies globally such as Samsung America and Fiat-Chrysler Automobiles (FCA) Canada. He has taught 46+ courses on Science, Technology, Engineering and Mathematics to over 325,000+ students from 160 countries with 29,000+ 5 stars reviews and overall rating of 4.5/5. Ryan also leads a YouTube Channel titled “Professor Ryan” (~1M views & 22,000+ subscribers) that teaches people about Artificial Intelligence, Machine Learning, and Data Science.
Ryan has over 33 published journal and conference research papers on artificial intelligence, machine learning, state estimation, battery modeling and EV controls. He is the co-recipient of the best paper award at the IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (iTEC 2012) in Detroit, MI, USA. Ryan is a Stanford Certified Project Manager (SCPM), certified Professional Engineer (P.Eng.) in Ontario, a member of the Society of Automotive Engineers (SAE), and a member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). He is also the program Co-Chair at the 2017 IEEE Transportation and Electrification Conference (iTEC’17) in Chicago, IL, USA.
* McMaster University is one of only four Canadian universities consistently ranked in the top 100 in the world.
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Hi there,
We are the Ligency team. You will be hearing from us when new Ligency courses are released, when we publish new podcasts, blogs, share cheatsheets and more!
We are here to help you stay on the cutting edge of Data Science and Technology.
See you in class,
Sincerely,
Ligency Team!
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Mitch is a Canadian filmmaker from Harrow Ontario, Canada. In 2016 he graduated from Dakota State University with a B.S, in Computer Graphics specializing in Film and Cinematic Arts.
Currently, Mitch operates as the Chairman of Red Cape Studios, Inc. where he continues his passion for filmmaking. He is also the Host of Red Cape Learning and Produces / Directs content for Red Cape Films.
He has reached over 515,000 + Students on Udemy and Produced more than 3X Best-Selling Courses.
Mitch is currently working Producing Online Educational Courses thru Red Cape Studios Inc.
Winning several awards at Dakota State University such as "1st Place BeadleMania", "Winner College 10th Anniversary Dordt Film Festival" as well as "Outstanding Artist Award College of Arts and Sciences".
Mitch has been Featured on CBC's "Windsors Shorts" Tv Show and was also the Producer/Director for TEDX Windsor, featuring speakers from across the Country.
- 4.6 Instructor Rating
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A plataforma IA Expert tem o objetivo de trazer cursos teóricos e práticos de fácil entendimento sobre sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados, para que profissionais de todas as áreas consigam entender e aplicar os benefícios que a IA pode trazer para seus negócios, bem como apresentar todas as oportunidades que essa área pode trazer para profissionais de tecnologia da informação. Também trazemos notícias atualizadas semanais sobre a área em nosso portal.