Visão Geral

O curso Deep Learning with TensorFlow and Keras oferece uma introdução prática e aprofundada às redes neurais e suas aplicações modernas. Os participantes aprenderão os fundamentos do aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais, recorrentes e profundas, e como implementá-las utilizando TensorFlow e Keras. O curso aborda desde os conceitos teóricos até o desenvolvimento e otimização de modelos reais, com foco em aplicações práticas em visão computacional e processamento de linguagem natural.

Objetivo

Após realizar este curso Deep Learning with TensorFlow and Keras, você será capaz de:

• Compreender os princípios fundamentais do deep learning.
• Projetar e treinar redes neurais utilizando TensorFlow e Keras.
• Aplicar modelos em tarefas de classificação, regressão, visão computacional e NLP.
• Otimizar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Implementar soluções completas de deep learning em ambientes reais.

Publico Alvo

• Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning, desenvolvedores e profissionais de TI que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado profundo utilizando TensorFlow e Keras.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Noções de álgebra linear e estatística.
• Familiaridade com conceitos de machine learning é desejável.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Deep Learning

1. Understanding Neural Networks
2. Supervised vs Unsupervised Learning
3. Overview of Deep Learning Architectures

Getting Started with TensorFlow and Keras

1. Installing and Configuring TensorFlow
2. Keras API Overview
3. Building and Compiling Models

Feedforward Neural Networks (ANNs)

1. Layers, Activations, and Loss Functions
2. Backpropagation and Optimization Algorithms
3. Implementing Basic Neural Networks

Convolutional Neural Networks (CNNs)

1. Convolution and Pooling Layers
2. Building CNNs for Image Classification
3. Transfer Learning with Pretrained Models

Recurrent Neural Networks (RNNs)

1. Sequence Modeling Concepts
2. LSTM and GRU Architectures
3. Applications in Text and Time-Series Data

Model Training and Optimization

1. Batch Normalization and Dropout
2. Regularization Techniques
3. Hyperparameter Tuning and Early Stopping

Evaluating and Deploying Deep Learning Models

1. Model Evaluation Metrics
2. Saving, Loading, and Serving Models
3. Deployment with TensorFlow Serving and Flask

Advanced Topics and Best Practices

1. Autoencoders and Generative Models
2. Custom Layers and Loss Functions
3. Model Interpretability and Explainability

Hands-on Project

1. Building an End-to-End Deep Learning Application
2. Model Deployment and Performance Monitoring