Tensorflow 2.0: Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
What you'll learn
- Como usar o TensorFlow 2.0 em Data Science
- Diferenças importantes entre o TensorFlow 1.x e o TensorFlow 2.0
- Como implementar redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrente com o TensorFlow 2.0
- Como criar seu próprio aplicativo de Transfer Learning (transferência de aprendizagem) no TensorFlow 2.0
- Como criar um bot para negociação no mercado de ações usando Aprendizagem por Reforço
- Como conduzir validação de dados com o TensorFlow Data Validation (TFDV)
- Como trabalhar com pré-processamento com o TensorFlow Transform (TFT)
- Como colocar um modelo do TensorFlow em produção utilizando a API Flask
- Como colocar um modelo do TensorFlow em produção utilizando TensorFlow Serving e API RESTful
Course content
- Preview10:31
- 00:06Currículo do curso + slides
- 00:09Mais sobre Inteligência Artificial
Requirements
- Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
- Conhecimentos sobre Orientação a Objetos
- Programação básica em Python
- Conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas durante todo o curso
- Conhecimentos em Machine Learning, Redes Neurais ou Inteligência Artificial não são obrigatórios. No final do curso existem quatro anexos com aulas básicas sobre esses assuntos caso seja seu primeiro contato com a área
Description
Bem-vindo(a) ao Tensorflow 2.0!
O TensorFlow 2.0 foi lançado recentemente e introduziu muitos recursos que simplificam os processos de desenvolvimento e manutenção de modelos de aprendizagem de máquina. Do ponto de vista educacional, a nova versão está mais fácil para trabalhar e simplifica alguns conceitos complexos. Com relação a aplicações comerciais, os modelos são muito mais fáceis de entender, manter e desenvolver.
O curso está estruturado de forma a abranger os principais tópicos da área de Deep Learning, desde a modelagem e treinamento de redes neurais até sua produção.
Na parte 1 do curso, você aprenderá os conceitos básicos e a sintaxe do TensorFlow 2.0, principalmente algumas diferentes importantes se comparado com o TensorFlow 1.x
Na parte 2, o foco será em Deep Learning! Você implementará vários tipos de redes neurais: redes neurais simples, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes. Além disso, no final desta seção você aprenderá a utilizar a técnica de Transferência de Aprendizagem (Transfer Learning) que alcançará resultados considerados do "estado da arte" em uma base de dados para identificação de imagens!
Na parte 3 você aprenderá a criar o seu próprio "bot" de negociação no mercado de ações utilizando Aprendizagem por Reforço, usando especificamente o algoritmo de Deep Q-Learning! No final das execuções e simulação com uma base de dados real, teremos lucros de mais de U$ 1.300 dólares!
A parte 4 trata do TensorFlow Extended (TFX), na qual você aprenderá como trabalhar com dados e criar seus próprios fluxos de dados (pipelines) para produção. Inicialmente verificaremos se o conjunto de dados tem alguma anomalia usando a biblioteca de validação de dados do TensorFlow (TFDV). Logo após, você aprenderá como utilizar o próprio TensorFlow para aplicar pré-processamento em bases de dados usando TensorFlow Transform (TFT).
Por fim, o foco da parte 5 será em como disponibilizar um modelo em ambiente de produção utilizando a API Flask com acesso via web e também utilizando comunicação REST por meio do TensorFlow Serving. De uma maneira muito fácil, você criará sua própria API de classificação de imagem que pode suportar milhões de solicitações por dia! Atualmente, está se tornando cada vez mais popular instalar um modelo de Deep Learning dentro de um aplicativo Android ou iOS, portanto, na próxima seção do curso você aprenderá a salvar um modelo para dispositivos móveis utilizando o TensorFlow Lite! Por fim, você também aprenderá como utilizar técnicas de treinamento distribuído para otimizar o processo de treinamento.
Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e 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
- Pessoas interessadas em redes neurais artificiais, convolucionais e recorrentes
- 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
- Engenheiros que trabalham em tecnologia e automação
- 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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Luka Anicin is the Founder of Scooby AI, which uses AI technology to help job-seekers in the job-searching process. He is an AI Engineer and Partner at BlueLife AI.
He loves education and helping others get the most out of new Data Science and AI technologies. Luka had the pleasure of working with many companies from all over the world and assist them in their AI transformation process.
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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.
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