Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow - Qualifica Brasil

Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow, Qualifica Brasil. O que é?

Curso Online em Videoaula Certificado com 80h Duração do curso: 05 a 10 horas Tempo de acesso ao curso e emissão do certificado: 30 dias Certificado: Possui o selo da ABED (Associação Brasileira de Ensino à Distância). Promoção: Compre este curso e GANHE outro curso à sua escolha do "mesmo valor". OBS: Assim que fizer a matrícula, envie uma mensagem para nós no 34/99875/0102 nos informando o curso que deseja de brinde. Conteúdo: Deep Learning é uma subárea dentro do Machine Learning focada em redes neurais profundas para resolução de problemas complexos de dados não estruturados. O Curso de DeepLearning.AI no TensorFlow você verá como trabalhar com imagens, o que são convoluções, max pooling, image augmentation, dropout, Transfer Learning, NLP, tokenização, embeddings de palavras, RNNs, LSTMs e muito mais. 1 Capítulo 1 Aula 1. O que é Deep Learning? Aula 2. TensorFlow e Colab Aula 3. Revisão de Python no Colab Aula 4. A “lógica” do Machine Learning Aula 5. Conversão de Celsius em Fahrenheit Aula 6. As camadas “densas” Aula 7. Redes neurais profundas Aula 8. Trabalhando com imagens Aula 9. Classificador de imagem Aula 10. O que são convoluções? Aula 11. Max Pooling Aula 12. Classificador de imagem com CNNs 2 Capítulo 2 Aula 13. Imagens coloridas Aula 14. Gatos e cachorros Aula 15. Classificador de imagens coloridas Aula 16. Conjunto de validação Aula 17. Image Augmentation e Dropout Aula 18. Gatos e cachorros com melhorias Aula 19. O que é Transfer Learning? Aula 20. TensorFlow Hub Aula 21. Gatos e cachorros com TL Aula 22. O que é NLP? Aula 23. Tokenização e texto para sequências Aula 24. Preparação de textos Aula 25. Tokenização de datasets grandes 3 Capítulo 3 Aula 26. Embeddings de palavras Aula 27. Modelo de análise de sentimentos Aula 28. Ajustando o modelo Aula 29. O que são subpalavras? Aula 30. Utilizando subpalavras Aula 31. O que são as RNNs? Aula 32. Introdução às LSTMs Aula 33. Construindo uma rede LSTM mais...

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