Deep Learning: Criando a sua Primeira Rede Neural com Keras

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🤖 Deep Learning: Criando Sua Primeira Rede Neural 🎓

Sobre o Curso:

Este curso é a porta aberta para você embarcar na emocionante jornada do aprendizado profundo (Deep Learning), uma das áreas mais promissoras e inovadoras da ciência de dados. Com um foco prático, o curso guia você através dos conceitos fundamentais de redes neurais usando as bibliotecas Keras e TensorFlow (com TensorFlow Lite no backend). Você aprenderá a construir suas próprias redes neurales a partir do zero, abrindo caminho para aplicações em diversos domínios, desde análise de imagens até sistemas de recomendação e muito além!

O que Você Encontrará No Curso:

• 🧠 Fundamentos de Deep Learning: Entenda os conceitos básicos e como as redes neurais aprendem a partir de grandes quantidades de dados.

• 🛠️ Pacotes Essenciais: Aprenda a dominar Keras e TensorFlow, as ferramentas que tornam o Deep Learning acessível e eficiente.

• 📊 Projetos Práticos: Desenvolva seu entendimento com projetos realistas, onde você criará e treinará suas próprias redes neurais.

• 🤝 Aprendizagem Colaborativa: Compartilhe sua jornada de aprendizado com colegas estudantes e o instrutor, Fernando Wittmann, através de fóruns e atividades interativas.

• 🏆 Desafio Final: Treine uma rede neural para prever o preço de casas e veja como seus resultados se comparam com as competições na Kaggle, a plataforma líder em ciência de dados.

O que Você Aprenderá:

• Como configurar e usar ambientes de desenvolvimento adequados para Deep Learning.

• As diferenças entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

• A arquitetura e funcionamento das redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).

• A implementação de modelos avançados de Deep Learning para problemas práticos.

• Como avaliar e otimizar o desempenho das suas redes neurais.

Benefícios Destacados:

• Material Didático: Vídeos, leituras e exercícios pensados para serem diretamente aplicáveis em projetos reais.

• Aprendizado Colaborativo: Acesso a uma comunidade de estudantes e profissionais anônimos para discussão e troca de conhecimentos.

• Flexibilidade: Aprenda no seu próprio ritmo, com materiais disponíveis 24/7.

• Projetos Práticos: Construa um portfólio sólido que pode ser usado para mostrar suas habilidades a potenciais empregadores ou clientes.

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