Visão Geral

Curso Introducao as Redes Neurais e Deep Learning. Este curso apresenta os fundamentos teóricos e práticos das redes neurais artificiais e do Deep Learning, abordando desde conceitos matemáticos essenciais até a compreensão de arquiteturas modernas utilizadas em aplicações reais. O foco é fornecer uma base sólida para quem deseja atuar ou evoluir nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Engenharia de Machine Learning.

Objetivo

Após realizar este Curso Introdução às Redes Neurais e Deep Learning, você será capaz de:

• Compreender o funcionamento matemático e computacional de redes neurais artificiais
• Explicar os principais conceitos de Deep Learning e sua evolução histórica
• Identificar diferentes tipos de arquiteturas de redes neurais
• Implementar modelos básicos de redes neurais
• Avaliar desempenho e limitações de modelos de Deep Learning
• Reconhecer aplicações práticas em visão computacional, NLP e sistemas inteligentes

Publico Alvo

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• Estudantes de tecnologia e engenharias
• Profissionais de TI interessados em Inteligência Artificial
• Cientistas de dados iniciantes
• Engenheiros de software que desejam compreender modelos de Deep Learning
• Pesquisadores e entusiastas de IA
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Pre-Requisitos

• Lógica de programação
• Noções básicas de matemática (álgebra linear e estatística)
• Familiaridade com programação em Python

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Fundamentals of Artificial Intelligence and Neural Networks

1. History and evolution of artificial intelligence
2. Biological inspiration of neural networks
3. Artificial neuron model
4. Activation functions

Module 2: Mathematical Foundations for Neural Networks

1. Linear algebra concepts for neural networks
2. Probability and statistics essentials
3. Loss functions and optimization concepts
4. Gradient descent

Module 3: Introduction to Deep Learning

1. What is deep learning
2. Shallow vs deep networks
3. Overfitting and underfitting
4. Bias and variance tradeoff

Module 4: Neural Network Architectures

1. Feedforward neural networks
2. Convolutional neural networks
3. Recurrent neural networks
4. Overview of transformers

Module 5: Training Neural Networks

1. Backpropagation algorithm
2. Weight initialization techniques
3. Regularization methods
4. Model evaluation metrics

Module 6: Practical Implementation

1. Building a neural network from scratch
2. Implementing models with deep learning frameworks
3. Dataset preparation and preprocessing
4. Model training and validation

Module 7: Applications and Future Trends

1. Computer vision applications
2. Natural language processing applications
3. Recommendation systems
4. Future of deep learning and neural networks