Visão Geral

Curso Deep Learning Roadmap. Este curso apresenta um roadmap completo e estruturado para formação em Deep Learning, cobrindo desde os fundamentos matemáticos e computacionais até arquiteturas avançadas e aplicações modernas em escala industrial. O foco está em orientar o aluno de forma progressiva, conectando teoria, prática e decisões arquiteturais, preparando-o para atuar profissionalmente em projetos de inteligência artificial, machine learning e deep learning em diferentes domínios.

Objetivo

Após realizar este curso Deep Learning Roadmap, você será capaz de:

• Compreender a jornada completa de aprendizado em deep learning
• Identificar os fundamentos matemáticos essenciais para redes neurais
• Entender como diferentes arquiteturas de redes neurais se conectam
• Escolher modelos adequados para diferentes tipos de problemas
• Planejar estudos e especializações em deep learning
• Entender o ecossistema de frameworks e ferramentas de IA

Publico Alvo

•  
• Estudantes de tecnologia e engenharia
• Profissionais de dados e machine learning
• Engenheiros de software em transição para IA
• Pesquisadores e arquitetos de soluções em IA
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Pre-Requisitos

• Programação básica (Python)
• Álgebra linear básica
• Estatística descritiva
• Noções introdutórias de machine learning

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Artificial Intelligence

1. History and evolution of artificial intelligence
2. Machine learning vs deep learning
3. Types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement
4. AI use cases and industry applications

Module 2: Mathematical Foundations

1. Linear algebra for deep learning
2. Probability and statistics essentials
3. Calculus and gradients
4. Optimization fundamentals

Module 3: Neural Networks Basics

1. Perceptron and multilayer neural networks
2. Activation functions
3. Loss functions
4. Backpropagation overview

Module 4: Deep Learning Architectures

1. Fully connected networks
2. Convolutional Neural Networks (CNNs)
3. Recurrent Neural Networks (RNNs)
4. Transformers architecture

Module 5: Training Deep Neural Networks

1. Gradient descent and optimizers
2. Regularization techniques
3. Initialization strategies
4. Hyperparameter tuning

Module 6: Frameworks and Tooling

1. PyTorch fundamentals
2. TensorFlow and Keras overview
3. GPU and accelerator usage
4. Experiment tracking and reproducibility

Module 7: Advanced Topics

1. Transfer learning
2. Self-supervised learning
3. Foundation models
4. Multimodal deep learning

Module 8: Production and Career Path

1. Model deployment concepts
2. MLOps for deep learning
3. Monitoring and model drift
4. Deep learning career roadmap