Aprendizado Profundo: Do Zero à Certificação Tensorflow

Aprenda Inteligência Artificial com Tensorflow e Tenha Sucesso no Exame de Certificação de Desenvolvedor Tensorflow do Google

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Total de horas: 21.5

Aulas: 160

Nível: Todos os Níveis

Aprenda Inteligência Artificial com Tensorflow e Tenha Sucesso no Exame de Certificação de Desenvolvedor Tensorflow do Google. Com o surgimento de inteligências artificiais como ChatGPT e Midjourney, estamos vivenciando uma verdadeira revolução no mundo da tecnologia. Tornou-se essencial possuir habilidades em IA para se manter competitivo no mercado de trabalho. Se você está procurando desenvolver suas habilidades em IA, este curso é exatamente o que você precisa para adquirir as bases necessárias e se posicionar como um especialista nesse campo em rápido crescimento. Por que escolher o aprendizado profundo com Tensorflow em vez do Pytorch? Porque: - O TensorFlow foi criado pelo Google em 2015, enquanto o PyTorch surgiu em 2017. O TensorFlow, portanto, foi usado e testado por um período mais longo em aplicações de produção. - O TensorFlow é mais adequado para projetos em grande escala. Foi projetado para ser usado em clusters de máquinas, tornando-se uma escolha mais apropriada para projetos em grande escala. - O TensorFlow oferece grande flexibilidade em termos de implantação. Ele pode ser usado para implantar modelos em vários tipos de dispositivos, incluindo computadores, servidores, telefones celulares e dispositivos IoT. - O TensorFlow possui um ecossistema mais amplo e é usado em uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagem e visão computacional até previsão de séries temporais e modelagem de linguagem natural. As bases matemáticas do Aprendizado Profundo: Não é necessário ser um especialista em matemática. No entanto, o Tensorflow encapsula vários conceitos matemáticos básicos que são essenciais para o treinamento de redes neurais. É por isso que começamos este curso com as bases matemáticas do Aprendizado Profundo, mas de forma prática, com código em vez de fórmulas matemáticas. Se você tem conhecimento de matemática de nível médio, mas acha que não é forte em matemática, este curso mostrará que, com explicações intuitivas e código, a matemática é mais fácil de entender. Aprenda Tensorflow criando um Mini Tensorflow. Construiremos uma rede neural passo a passo usando código numpy e até mesmo criaremos nosso próprio mini Tensorflow antes de aprender a usar o framework. Sejam neurônios, camadas de neurônios, funções de perda, algoritmos de otimização ou até mesmo salvamento e carregamento de modelos, escreveremos o código para criar um mini framework com as mesmas funções e interface do Tensorflow. Orientado a projetos. Este curso também é orientado a projetos. Em cada seção, diferentes conceitos são ensinados no contexto de um ou mais projetos específicos. Ser capaz de aplicar diretamente um conceito em um projeto nos permite compreender melhor sua importância e relevância, além de facilitar a compreensão e memorização. Certificado de Desenvolvedor Tensorflow. O objetivo deste curso é ensinar as habilidades essenciais para iniciar uma carreira em Inteligência Artificial e ter sucesso no exame de Certificação de Desenvolvedor Tensorflow do Google. Aqui estão alguns benefícios de ser certificado como desenvolvedor Tensorflow: - Reconhecimento oficial: A certificação de Desenvolvedor Tensorflow é um reconhecimento oficial de suas habilidades de desenvolvimento em Tensorflow. Isso pode ajudá-lo a se destacar de outros candidatos ao procurar um emprego. - Validação de suas habilidades: A certificação valida suas habilidades de desenvolvimento em Tensorflow. Isso pode lhe dar confiança para resolver problemas complexos relacionados à IA. - Ampliação de seus conhecimentos: Para passar no exame de certificação, você precisará dominar os principais conceitos do Tensorflow. Isso exigirá que você estude e aprofunde seus conhecimentos em aprendizado de máquina, o que pode ser benéfico para sua carreira a longo prazo. - Acesso a uma comunidade: As pessoas que passaram no exame podem ingressar em uma comunidade de desenvolvedores Tensorflow certificados. Isso pode permitir que você conheça pessoas com ideias semelhantes e faça networking com outros profissionais de IA. - Acompanhamento do conhecimento: O exame de certificação do Tensorflow é baseado nas versões mais recentes do Tensorflow e nas melhores práticas da indústria. Isso permite que você fique atualizado com as últimas tendências em IA e permaneça competitivo no mercado de trabalho. Em resumo, a certificação de Desenvolvedor Tensorflow pode ser uma prova de seu domínio dos principais conceitos do Tensorflow, o que pode ajudar a fortalecer sua credibilidade no mercado de trabalho, ampliar seus conhecimentos em IA e permitir que você faça parte de uma comunidade de desenvolvedores Tensorflow certificados. Este curso foi projetado para ser muito prático, portanto, você é incentivado a codificar enquanto assiste aos vídeos. Esta é a melhor maneira de aprender conceitos que ficam na memória. Então, você está pronto para descobrir o mundo daqueles que criam IA que mudam nossas vidas e se tornar certificado? O que você aprenderá: - Aprenda como ter sucesso no exame de Certificação de Desenvolvedor Tensorflow do Google - Entenda cada etapa do treinamento de uma rede neural - Aprenda a matemática prática do Aprendizado Profundo com código (sem fórmulas matemáticas longas) - Aprenda a criar um Mini Tensorflow com código Python para entender melhor a biblioteca - Construa modelos com Tensorflow 2 para dados de imagem, texto e séries temporais - Aprenda a treinar redes neurais convolucionais (CNN) para classificação de imagens (Visão Computacional) - Aprenda a treinar redes neurais recorrentes (RNN) e redes LSTM para geração de texto e análise de sentimentos - Entenda o conceito de Transfer Learning, que permite usar modelos pré-treinados para resultados mais rápidos e melhores - Aprenda diferentes maneiras de treinar um modelo Tensorflow 2 e Keras - Entenda como integrar modelos de IA em um aplicativo da web - Adquira as habilidades necessárias para trabalhar em projetos de IA - Adquira as bases necessárias para entender posteriormente modelos de linguagem como o GPT-4.