Meio ano se foi.
O segundo tempo começa agora.
Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que se concentra em algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, conhecidos como redes neurais artificiais. Utilizando a poderosa biblioteca TensorFlow Keras, é possível desenvolver modelos complexos e precisos para uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagens até processamento de linguagem natural.
Deep Learning é essencial porque permite a construção de modelos altamente precisos que podem superar métodos tradicionais de Machine Learning em muitas tarefas. Ao utilizar técnicas de deep learning, é possível extrair insights valiosos, automatizar processos complexos e melhorar a precisão das previsões em diversos domínios.
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Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.
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Nesta etapa, você embarcará em uma jornada emocionante pelo universo das redes neurais, o pilar do Deep Learning. Você descobrirá como diferentes camadas se conectam e interagem para criar modelos poderosos, e destrinchará cada elemento essencial de uma rede neural, desde neurônios e pesos até funções de ativação. Prepare-se para dar o primeiro passo rumo ao domínio dessa tecnologia que está moldando o futuro!
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Conheça a EscolaImagine, por exemplo, um sistema de saúde que utiliza deep learning para diagnosticar doenças a partir de imagens médicas. Com esses modelos, os profissionais de saúde podem obter diagnósticos mais rápidos e precisos, melhorando o tratamento e a satisfação dos pacientes.
Podemos treinar redes neurais profundas, ajustar hiperparâmetros, validar contra modelos de referência e implementar em produção, monitorando continuamente o desempenho dos nossos modelos. Nos cursos desta formação, você explorará diversas técnicas de deep learning, desde redes neurais convolucionais para análise de imagens até redes recorrentes para previsão de séries temporais, utilizando o TensorFlow Keras.
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