TensorFlow: Machine Learning e Deep Learning com Python

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). E a maioria dessas aplicações foram desenvolvidas utilizando a biblioteca TensorFlow do Google, que hoje em dia é a ferramenta mais popular e utilizada nesse cenário. Por isso, é de suma importância que profissionais ligados à área de Inteligência Artificial e Machine Learning saibam como trabalhar com essa biblioteca, já que várias grandes empresas a utilizam em seus sistemas, tais como: Airbnd, Airbus, eBay, Dropbox, Intel, IBM, Uber, Twitter, Snapchat e também o próprio Google!

A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!

E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Para isso, o conteúdo está dividido em sete partes: introdução prática ao TensorFlow, regressão e classificação, redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas. Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo aplicado em cenários reais. Abordaremos dois tipos de programação com o TensorFlow: utilizando a Low Level e a High Level API. Na primeira faremos a codificação manualmente e definiremos as fórmulas matemáticas, enquanto que na segunda usaremos classes prontas para a implementação!

Veja abaixo alguns dos projetos que serão desenvolvidos:

• Previsão do preço de casas baseado nas características da casa

• Classificação de tipos de plantas

• Classificação da faixa salarial de pessoas

• Classificação de dígitos escritos a mão (visão computacional)

• Construção de série temporal para previsão de preços de ações

• Redução de dimensionalidade em imagens

• Criação automática de imagens

Ao final de cada seção teórica você tem questionários para revisar o conteúdo, bem como indicações de referências complementares caso você queira aprender mais sobre os assuntos.

Importante: as aulas foram gravadas utilizando o TensorFlow 1.x, porém, o código fonte está totalmente atualizado para a versão 2.x do TensorFlow!

Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e redes neurais! É também importante enfatizar que o único pré-requisito necessário é saber lógica de programação, pois mesmo se você não seja especialista na linguagem Python você conseguirá acompanhar o curso sem nenhum problema!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)