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Neste curso apresentaremos ao aluno, técnicas de deep learning capacitando o mesmo a identificar que técnicas podem ser utilizadas na resolução de problemas complexos.
Na unidade 1 conceituaremos a aprendizagem profunda apresentando os conceitos de redes neurais artificiais; e ambientaremos o aluno na área da Inteligência Artificial e no Machine Learning; além de conceituar e demonstrar as principais aplicações e divisões da Aprendizagem Profunda.
Na unidade 2 abordaremos algoritmos e técnicas empregadas em Aprendizagem Profunda bem como apresentar e descrever os principais algoritmos de otimização; apresentar backpropagation, também conhecido como backward-propagation ou backprop; apresentar e descrever os principais tipos de gradiente e entropia cruzada.
Na unidade 3 apresentaremos a recorrência e crenças em aprendizagem profunda, apresentando as redes neurais recorrentes, familiarizando o(a) aluno(a) com os conceitos específicos, geralmente referenciados em inglês. Na unidade 4 abordaremos a convolução e aplicações comerciais em aprendizagem profunda apresentando e descrevendo as Redes Convolucionais Baseadas em Regiões, isto é, Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNNs), considerando-se o conteúdo desde o conceito de convolução em si até Faster R-CNNs e RBNs.