Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow

R$ 97,00

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Você verá como trabalhar com imagens, o que são convoluções, max pooling, image augmentation, dropout, Transfer Learning, NLP, tokenização, embeddings de palavras, RNNs, LSTMs e muito mais. Geralmente quem gosta desse curso gostam também do Curso de Dreamweaver CS6: Introdução,, Introdução ao .NET, e Business Analytics,.

Sobre a carga horária:
O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.

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Ao término do curso online, você pode emitir gratuitamente o nosso certificado digital com número de autenticidade. Nosso certificado especial possui selo e tarja de segurança anti-falsificação, além de um número intransferível que pode ser consultado online.

 

Saiba ainda: O certificado é reconhecido pelo MEC?

 

Os Cursos Livres, que após a Lei nº 9.394 – Diretrizes e Bases da Educação Nacional passaram a integrar a Educação Profissional, como Educação Profissional de Nível Básico, caracterizam-se pela modalidade de educação não-formal de duração variável, destinada a proporcionar ao trabalhador conhecimentos que lhe permitam profissionalizar-se, qualificar-se e atualizar-se para o trabalho.

Cursos livres não se classificam como cursos de ensino médio, graduação ou pós-graduação, que são cursos fiscalizados pelo MEC. Nossos cursos são cursos livres, são cursos de atualização e qualificação.


Fonte: Secretaria de Educação de São Paulo


CARGA HORÁRIA (Regulamento)

Os cursos de carga horária de 80 horas (premium) possuem uma política específica:

A carga horária prevista é de 80 horas de estudo.

Se o aluno concluir o curso em menos de 5 dias, a carga horária será reduzida para 10 horas, conforme previsto nos termos do contrato e termos de uso.

Essa redução automática ajuda quem deseja finalizar o curso mais rápido e aproveitar o conteúdo de forma intensiva.

Nos cursos que oferecem certificado, este não poderá ser emitido caso o aproveitamento esteja inferior a 70%.

Caso o aluno termine o curso em menos de 5 dias, sua carga horária será reduzida para 10 horas de estudo independente do plano escolhido.

 

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Tópicos do Curso:
  • O que é Deep Learning?
  • TensorFlow e Colab
  • Revisão de Python no Colab
  • A “lógica” do Machine Learning
  • Conversão de Celsius em Fahrenheit
  • As camadas “densas”
  • Redes neurais profundas
  • Trabalhando com imagens
  • Classificador de imagem
  • O que são convoluções?
  • Max Pooling
  • Classificador de imagem com CNNs
  • Imagens coloridas
  • Gatos e cachorros
  • Classificador de imagens coloridas
  • Conjunto de validação
  • Image Augmentation e Dropout
  • Gatos e cachorros com melhorias
  • O que é Transfer Learning?
  • TensorFlow Hub
  • Gatos e cachorros com TL
  • O que é NLP?
  • Tokenização e texto para sequências
  • Preparação de textos
  • Tokenização de datasets grandes
  • Embeddings de palavras
  • Modelo de análise de sentimentos
  • Ajustando o modelo
  • O que são subpalavras?
  • Utilizando subpalavras
  • O que são as RNNs?
  • Introdução às LSTMs
  • Construindo uma rede LSTM
  • Geração de textos
  • Modelo de geração de textos
  • Otimizando o modelo
  • Gravação e carregamento de modelos
  • Gravando modelos
  • Carregando modelos
Legendas: pt | en | es | fr | zh
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Professor: Cauê Engelmann

Carga horária: 80 horas

Avaliação: 4.5/5

Foto do professor

Cauê Engelmann é graduado em Ciência e Tecnologia com MBA em Inteligência Artificial e Machine Learning, possui experiência na área de tecnologia e atuação no mercado nas áreas de suprimentos, logística, automação de processos e analytics.

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