Curso Online Gratuito de Aprendizado Profundo com Certificação [2022]

Os avanços na ciência de dados estão transformando o setor aos trancos e barrancos, mesmo enquanto falamos. Enquanto o mercado global de IA deve crescer quase 54%, atingindo US$ 22,6 bilhões até 2021, o mercado de deep learning deve crescer a um CAGR de 41,7% para atingir um tamanho de mercado de US$ 18,16 bilhões até 2023.

Essas estatísticas provam apenas que a IA e o aprendizado profundo estão dominando o setor, penetrando em quase todos os setores, incluindo TI, saúde, educação, jogos etc. As aplicações e casos de uso de ML e aprendizado profundo são numerosos e variados.

Eles já mudaram a forma como interagimos com o mundo ao nosso redor, como fazemos nossa rotina diária e nosso comportamento de consumo. E é desnecessário dizer que essas tecnologias da nova era continuarão a mudar nosso ambiente e nossas vidas nos próximos anos.

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que visa treinar máquinas por meio de algoritmos (redes neurais) inspirados e projetados a partir da estrutura do cérebro biológico. O foco principal do aprendizado profundo é ensinar às máquinas o que é natural para os humanos – aprender por meio de exemplos e experiência.

O aprendizado profundo usa arquiteturas de rede neural que compreendem várias camadas ocultas, variando de 2 a 3 a 150 camadas. É daí que vem o nome aprendizado “profundo”. Normalmente, grandes conjuntos de dados (rotulados) são usados ​​para treinar modelos de aprendizado profundo e arquiteturas de rede neural. Isso permite que os modelos aprendam e se adaptem aos recursos diretamente do conjunto de dados, em vez de depender da extração manual de recursos.

O aprendizado profundo treina modelos de computador para executar tarefas de classificação diretamente de dados de texto, imagem ou áudio. Quando treinados adequadamente, os modelos de aprendizado profundo atingem precisão de alto nível, às vezes até superando as capacidades humanas. É uma tecnologia de aprendizado profundo que alimenta carros autônomos, sistemas de reconhecimento de voz, assistentes virtuais, sistemas de detecção de fraude e processamento de linguagem natural (NLP). Aprenda técnicas de aprendizado profundo.

Por que o Deep Learning é importante?

O aprendizado profundo está ganhando popularidade rapidamente em todos os setores porque promete níveis incomparáveis ​​de precisão e eficiência. Embora os modelos de aprendizado profundo sejam geralmente treinados em dados rotulados, uma vez treinados, eles se tornam adeptos do “aprendizado não supervisionado”, o que significa que podem extrair informações valiosas de dados brutos (não estruturados ou não rotulados).

É exatamente por isso que o aprendizado profundo agora está sendo usado em muitas áreas – desde diagnósticos médicos rápidos e precisos até aprimoramento da personalização para empresas de comércio eletrônico.

Aqui estão algumas aplicações de aprendizado profundo

Condução automatizada – Empresas como Google e Tesla estão experimentando o aprendizado profundo para melhorar a direção automatizada. Alimentados por aprendizado profundo, os carros autônomos podem detectar automaticamente objetos como sinais de parada, semáforos, veículos, pedestres etc.

Automação industrial – Hoje, um número crescente de empresas usa a tecnologia de aprendizado profundo para melhorar a segurança do trabalhador nas unidades de fabricação, principalmente em torno de máquinas pesadas. Os sistemas de aprendizado profundo podem detectar automaticamente quando os trabalhadores/objetos não são seguros e alertá-los, evitando acidentes indesejados.

Aeroespacial – As organizações aeroespaciais usam aprendizado profundo para identificar objetos de satélites para localizar áreas de interesse e identificar zonas seguras/inseguras para tropas e pouso bem-sucedido de espaçonaves.

Pesquisa médica – O aprendizado profundo tem extensos casos de uso no campo da pesquisa médica. Por exemplo, em colaboração com a NantWorks, pesquisadores da UCLA desenvolveram um microscópio com inteligência artificial e aprendizado profundo para detectar células cancerígenas em alguns milissegundos – centenas de vezes mais rápido do que qualquer outro método.

Assistência virtual – Deep learning é a tecnologia por trás da tradução de fala e audição automatizada. Assistentes pessoais inteligentes como Alexa e Siri são dois dos melhores exemplos de aplicativos de aprendizado profundo para assistência virtual.

Reconhecimento visual – A tecnologia de aprendizado profundo é usada para desenvolver sistemas de reconhecimento de imagem de última geração. Esses sistemas podem classificar e classificar imagens de acordo com vários fatores, como localização, datas, rostos, objetos e eventos.

Detecção de fraude – O setor de BFSI está aproveitando o aprendizado profundo para prevenir e minimizar atividades fraudulentas no domínio digital. Os modelos de aprendizado profundo são treinados para identificar padrões de transações de clientes, pontuações de crédito e qualquer comportamento anormal ou discrepante em suas transações online. Além disso, técnicas de ML, como classificação e regressão, são usadas para detecção de fraudes.

Leia também: Pré-requisitos de Deep Learning

Aprenda PNL grátis: a vantagem do upGrad

Data Science e IA são dois dos campos que mais acontecem no setor no momento e, se você deseja construir uma carreira em Data Science, obter habilidades de aprendizado profundo e PNL será benéfico para sua carreira profissional.

O upGrad tem um curso gratuito de deep learning que é perfeito para aspirantes a Data Science. Este curso gratuito de aprendizado profundo é oferecido sob a iniciativa upStart-Priceless Learning. É um curso bem projetado que ensinará os fundamentos do aprendizado profundo e ajudará a construir uma base sólida em PNL.

Ministrado por especialistas e mentores competentes do setor, você aprenderá sobre os diferentes conceitos de aprendizado profundo, incluindo redes neurais, funções de ativação, aumento de dados etc. Dominar esses conceitos o ajudará a criar projetos inovadores de ML para resolver desafios do mundo real.

O curso tem duração de quatro semanas e é dividido em três módulos

Matemática para análise de dados

Este módulo se concentra em ensinar os candidatos sobre as ferramentas e técnicas matemáticas essenciais necessárias para entender os conceitos de aprendizagem profunda e PNL. Você também aprenderá sobre a sintaxe NumPy, matrizes NumPy e limpeza e extração de dados via Python.

Introdução ao aprendizado profundo

O segundo módulo ensina o básico das redes neurais (Feedforward e Backpropagation). Os alunos também desenvolverão um projeto de aprendizado profundo para identificar dígitos manuscritos.

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural

O terceiro módulo apresenta aos alunos os fundamentos da PNL. Ele também ensina os candidatos a usar regex para criar ferramentas para correção ortográfica, hashing fonético, detecção de spam, etc.

Para concluir, o aprendizado profundo é uma habilidade valiosa que pode abrir promissoras oportunidades de carreira em Ciência de Dados. À medida que mais organizações começam a explorar as nuances do aprendizado profundo, novas funções de trabalho surgirão nesse campo.

Leitura obrigatória: ideias de projetos de aprendizagem profunda

Como começar

Para participar do nosso curso online de aprendizado de máquina gratuito, siga estas etapas simples:

• Dirija-se à nossa página upStart
• Escolha o curso que deseja participar
• Registro

Todos os cursos presentes em nossa página upStart estão disponíveis gratuitamente e não requerem nenhum investimento monetário. Esses cursos ajudam você a iniciar sua jornada de aprendizado e se familiarizar com os fundamentos de assuntos tão complicados.

Inscreva-se aqui para participar do nosso curso gratuito de aprendizado de máquina hoje.

Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, por favor, deixe-nos saber através dos comentários. Adoraríamos ouvir de você.

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