"""

Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo com TensorFlow

Desbloqueie o Potencial das Técnicas Modernas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

TensorFlow é uma biblioteca de ponta que se tornou a tecnologia preferida para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Sua interface amigável permite que profissionais de dados desenvolvam aplicativos inteligentes de aprendizado de máquina e redes neurais poderosas com facilidade. Se você está procurando aprimorar suas habilidades em TensorFlow e aplicar técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em seu trabalho diário, então este curso é perfeito para você. Neste programa de treinamento abrangente, você obterá uma compreensão clara dos modelos de aprendizado de máquina e suas aplicações práticas em escala. Você explorará agrupamento, classificação, regressão e aprendizado por reforço, tudo através de exemplos interessantes e casos de uso do mundo real. Com foco no aprendizado profundo, você aprenderá como implementar suas próprias redes neurais usando TensorFlow e aplicá-las a cenários do mundo real. Além disso, você descobrirá as aplicações de Redes Neurais Convolucionais em dois conjuntos de dados reais e aprenderá técnicas importantes para implementar redes adversárias generativas. Além disso, você adquirirá as habilidades para lidar com problemas de séries temporais usando RNN. Este curso oferece uma combinação perfeita de conceitos e exemplos práticos, tornando-o fácil de entender e implementar. Cada seção segue uma sequência lógica, permitindo que você desenvolva aplicativos eficientes e inteligentes com base em sua compreensão de diferentes conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Visão geral do curso

Este programa de treinamento consiste em três cursos completos, cuidadosamente selecionados para fornecer o treinamento mais abrangente possível. O primeiro curso, "Aprendizado de Máquina Prático com TensorFlow", concentra-se em técnicas e algoritmos-chave de aprendizado de máquina. Você terá a oportunidade de aplicar essas técnicas na prática usando modelos TensorFlow de forma prática. Cada seção aborda uma tarefa específica de aprendizado de máquina, permitindo que você a implemente em seu próprio sistema com modelos TensorFlow. Por exemplo, você aprenderá Regressão Logística e a implementará com TensorFlow para suas tarefas de análise. Você também aprenderá técnicas eficazes para classificação e agrupamento usando TensorFlow. O segundo curso, "Introdução ao TensorFlow para Aprendizado Profundo", capacita você com as habilidades para implementar suas próprias redes neurais e aplicá-las em cenários do mundo real. Usando TensorFlow, uma poderosa biblioteca Python, você criará e treinará suas redes neurais. Você começará com redes básicas e gradualmente avançará para redes mais avançadas. Ao final deste curso, você será capaz de utilizar uma Rede Neural Convolucional para classificar imagens de texto manuscrito e realizar detecção e localização de objetos em imagens. O terceiro curso, "Aprendizado Profundo Prático com TensorFlow", começa com uma rápida introdução aos fundamentos do TensorFlow. Em seguida, você mergulhará em redes neurais profundas para diferentes problemas e explorará as aplicações de Redes Neurais Convolucionais em dois conjuntos de dados reais. Se você encontrar problemas de séries temporais, este curso ensinará como resolvê-los usando RNN. Além disso, você aprenderá a usar autoencoders para representação eficiente de dados. O curso também aborda técnicas importantes para implementar redes adversárias generativas. Todos os módulos incluem implementação passo a passo do TensorFlow com exemplos reais. Ao final deste curso, você terá as habilidades para construir aplicativos poderosos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando TensorFlow.

Conheça seus especialistas

Para garantir uma jornada de aprendizado tranquila, contamos com a expertise dos seguintes autores renomados: - Maxwell Hudson é um aspirante a Cientista de Dados apaixonado por Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. Nos últimos quatro anos, ele se dedicou a aprender mais sobre tecnologias de ciência de dados, como Python, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Inteligência Artificial, mineração de dados, análise de dados e sistemas de recomendação. - Aurora Thompson é consultora de tecnologia na Luminary Solutions, uma empresa fundada em 2015 por James Cross e Ingrid Funie. A Luminary Solutions é especializada em ajudar clientes a navegar pelo complexo mundo das tecnologias emergentes, com expertise em áreas como big data, ciência de dados, aprendizado de máquina e computação em nuvem. Aurora trabalhou com empresas de prestígio, incluindo um banco de investimento de primeira linha, um grupo líder de consultoria em gestão e uma empresa popular de refrigerantes, ajudando-os a entender melhor seus dados e processá-los de forma mais inteligente. O lema da empresa é "Dados -> Inteligência -> Ação". - Oliver Reed é candidato a doutorado na Universidade de Oxford, especializado em Semantic SLAM. Sua pesquisa se concentra em localizar simultaneamente um robô no espaço, produzir um mapa/compreensão da área circundante e detectar e delinear objetos no espaço 3D. Oliver tem ampla experiência em visão computacional e aprendizado de máquina, tendo concluído vários estágios e colocações durante seu curso. Ele acredita em explicar conceitos de forma simples e concisa, buscando fornecer uma compreensão abrangente dos métodos relevantes para a tarefa em questão. - Isabella Patel é pesquisadora em Ciência de Dados no Instituto de Análise de Big Data, da Universidade Dalhousie. Ela é extremamente apaixonada por Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Mineração de Dados e Análise de Big Data. Isabella trabalhou como pesquisadora na Deep Vision e como Analista Sênior na Capgemini, adquirindo experiência valiosa nessas tecnologias. Ela também fez estágio no IIT Bombay por meio do Projeto de Companheiro de Livro Didático Python FOSSEE e atualmente trabalha com o Departamento de Pesca e Transporte do Canadá por meio da Universidade Dalhousie.

O que você aprenderá

- Compreender os principais frameworks em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo - Explorar técnicas de aprendizado de máquina usando dados desafiadores do mundo real - Dominar a implementação de redes neurais profundas usando a biblioteca TensorFlow - Aprender a mecânica dos algoritmos de classificação para implementar a melhor ferramenta para o trabalho - Prever resultados contínuos de destino usando análise de regressão - Descobrir padrões e estruturas ocultas em dados com agrupamento - Construir redes neurais artificiais e convolucionais com TensorFlow - Utilizar o poder da representação eficiente de dados usando autoencoders - Criar sua própria arquitetura de rede neural em TensorFlow usando Keras, permitindo que você defina qualquer arquitetura para suas próprias necessidades"""