Visão Geral

O Advanced Topics in Deep Learning and Neural Networks, é um programa de treinamento abrangente e aprofundado projetado para profissionais experientes na área de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Este Advanced Topics in Deep Learning and Neural Networks, investiga os mais recentes avanços em aprendizagem profunda e redes neurais, equipando os participantes com o conhecimento e as habilidades necessárias para enfrentar problemas complexos e liderar projetos de ponta neste domínio em rápida evolução.

Objetivo

Após realizar este Curso Advanced Topics in Deep Learning and Neural Networks, você será capaz de:

• Explore arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo.
• Domine a implementação de redes neurais de última geração.
• Aplique métodos avançados de otimização para melhorar o desempenho do modelo.
• Compreenda a teoria e a prática da aprendizagem por transferência em redes neurais profundas.
• Desenvolver experiência em redes adversárias generativas (GANs) e redes neurais recorrentes (RNNs).
• Mantenha-se atualizado sobre as últimas tendências e tecnologias emergentes na área.

Publico Alvo

• Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina que buscam aprimorar suas habilidades de aprendizado profundo.
• Pesquisadores e desenvolvedores de IA que buscam permanecer na vanguarda dos avanços nas redes neurais.
• Profissionais que desejam liderar projetos avançados em inteligência artificial.
• Graduados ou pós-graduados em ciência da computação e áreas afins com uma base sólida em aprendizagem profunda.

Materiais

Conteúdo Programatico

Advanced Deep Learning Architectures

1. Convolutional Neural Networks (CNN) beyond image processing
2. Recurrent Neural Networks (RNN) for sequential data
3. Self-attention mechanisms and Transformers
4. Graph Neural Networks (GNN) for structured data
5. Capsule Networks and their applications
6. Siamese Networks for similarity learning

Model Optimization Techniques

1. Learning rate schedules and techniques
2. Weight initialization strategies
3. Batch normalization and layer normalization
4. Gradient clipping and vanishing gradient problems
5. Regularization techniques for deep networks
6. Hyperparameter optimization and tuning

Transfer Learning in Deep Neural Networks

1. Pre-trained models and fine-tuning
2. Domain adaptation and transfer learning scenarios
3. Knowledge distillation techniques
4. Multi-modal transfer learning
5. Transfer learning for reinforcement learning
6. Case studies and practical applications

Generative Adversarial Networks (GANs)

1. GAN architecture and training
2. Conditional GANs and semi-supervised learning
3. StyleGAN and text-to-image synthesis
4. Anomaly detection with GANs
5. Ethical considerations in GAN applications
6. Building custom GAN models

Recurrent Neural Networks (RNNs) and Beyond

1. Long Short-Term Memory (LSTM) networks
2. Gated Recurrent Unit (GRU) networks
3. Sequence-to-sequence models
4. Attention mechanisms in NLP
5. Transformer-based language models
6. Practical applications in natural language processing

Emerging Trends in Deep Learning

1. Federated learning and privacy-preserving AI
2. Explainable AI and model interpretability
3. Reinforcement learning advancements
4. Neuromorphic computing and hardware acceleration
5. Quantum computing and deep learning
6. Open problems and future directions in deep learning research