
University of St Andrews - Online
Curso em Avançado: Aprendizado de máquina de ponta a pontaOnline United Kingdom
DURAÇÃO
41 Days
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
Solicitar prazo de inscrição
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Jul 2025
PROPINAS
GBP 1.800
FORMATO DE ESTUDO
Ensino à distância
Introdução
Dominar técnicas avançadas de aprendizagem automática, incluindo aprendizagem profunda e redes neurais, para uma análise de dados sofisticada.
Este pequeno curso dar-lhe-á as ferramentas para compreender os conceitos e as tecnologias que sustentam a aprendizagem profunda moderna utilizando redes neurais artificiais (RNA).
Este curso apresenta as redes neurais básicas utilizando o pacote scikit-learn Python. Abrange os principais conceitos, técnicas e tecnologias para treinamento e previsão usando perceptrons multicamadas e o pacote Keras Python.
O curso também inclui uma cobertura especializada e avançada de técnicas e ferramentas modernas de aprendizagem profunda, com base nos pacotes Keras e TensorFlow Python.
Você vai aprender:
- modelos de redes neurais personalizados utilizando o Tensorflow
- visão computacional profunda utilizando redes neuronais convolucionais
- modelação de dados de séries temporais com redes neuronais recorrentes e
- geração de imagens por inteligência artificial (IA) utilizando autoencoders, redes adaptativas generativas e técnicas de difusão.
O código Python avançado é fornecido e explicado para cada tópico.
O seu principal resultado de aprendizagem é a capacidade de implementar e avaliar as tecnologias de ponta que sustentam a moderna aprendizagem automática baseada em IA e a ciência dos dados.
Galeria
Alunos ideais
O curso é destinado a profissionais com alto nível de conhecimento numérico que buscam entender os principais conceitos, métodos e tecnologias que sustentam o aprendizado profundo moderno usando redes neurais artificiais (RNAs).
Os tópicos explicam os principais métodos usados para derivar modelos preditivos usando perceptrons multicamadas, redes neurais convolucionais e recorrentes (CNNs e RNNs) e IA generativa para produzir novos dados de alta qualidade.
A capacidade de executar fluxos de trabalho de Deep Learning é uma habilidade essencial em muitos campos, incluindo:
- finanças (previsão de valores futuros de ações)
- assistência médica (detecção de tumores em exames)
- marketing (personalização da experiência do usuário).
Admissões
Program delivery
Formato de ensino
Este é um curso curto de aprendizagem on-line no seu próprio ritmo, com conteúdo de palestras, elementos interativos e acesso a uma masterclass com o líder do curso após a conclusão do curso.
O compromisso de tempo é normalmente de seis a oito horas por semana.