O aprendizado profundo, uma ramificação do aprendizado de máquina, emprega redes neurais que emulam o funcionamento do cérebro humano. Essas redes permitem que sistemas prevejam resultados com base em dados de entrada.
O aprendizado profundo tem aplicações em diversas áreas, como direção autônoma de veículos, identificação de fraudes em seguros e operações bancárias, e publicidade personalizada, que contribui para o aumento da receita e expansão dos negócios.
Anteriormente, os usuários precisavam se adaptar à interface dos computadores, resultando em experiências pouco personalizadas e intuitivas. O aprendizado profundo, ao processar informações de áudio e vídeo, busca criar experiências mais perceptivas e aprimorar aplicativos que facilitam nosso dia a dia.
Aplicações do Aprendizado Profundo
Enquanto o Google utiliza o aprendizado profundo para desenvolver algoritmos de reconhecimento, a Netflix o emprega para gerar sistemas de recomendação personalizados.
O aprendizado profundo é utilizado em diversos setores para reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, tradução, análise e previsões. Vejamos 10 setores que se beneficiam dessa tecnologia:
- Assistentes de voz
- Ferramentas de tradução
- Prevenção de fraudes
- Direção autônoma
- Estimativa de sinistros de seguros
- Previsão de riscos à saúde
- Detecção e análise médica
- Marketing e promoções
- Gestão de relações públicas e reputação
- Publicidade direcionada
Carreiras em Aprendizado Profundo
Se você é um entusiasta do aprendizado profundo em busca de uma carreira, considere as seguintes opções:
- Engenheiro de Dados
- Cientista de Dados
- Analista de Informações
- Analista de Pesquisa
- Desenvolvedor de Software
- Engenheiro de PNL (Processamento de Linguagem Natural)
- Instrutor
- Neuroinformata
- Bioinformata
- Analista de Business Intelligence
- Designer de programas de aprendizado profundo
- Engenheiro de Visão Computacional
- Gerente/Líder de equipe em aprendizado profundo
Com o aprendizado profundo sendo uma habilidade valiosa em diversos setores, explore cursos que podem te ajudar a se destacar nessa área.
Deep Learning AZ™ na Udemy
O curso Deep Learning AZ é reconhecido por sua estrutura robusta, projetos práticos, tutoriais de codificação e suporte contínuo. Isso o torna um dos cursos mais bem avaliados e confiáveis por empresas em todo o mundo.
Com 22 horas de vídeo, 34 artigos, 169 aulas e 5 recursos para download, este curso já capacitou 348.565 alunos. Para participar, é necessário ter conhecimento em matemática de nível médio e noções básicas de Python.
Este curso oferece a oportunidade de trabalhar com conjuntos de dados reais, utilizando redes neurais artificiais para resolver problemas, redes neurais convolucionais para reconhecimento de imagem e redes neurais recorrentes para prever ações. Além disso, você aprenderá a usar mapas auto-organizáveis, máquinas de Boltzmann e autoencoders empilhados. O curso também prepara os alunos para trabalhar com ferramentas como Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras e Scikit-learn.
Entendimento Profundo de Deep Learning
Este curso ensina como dominar o aprendizado profundo utilizando a ferramenta Pytorch e uma abordagem científica experimental.
Com 57,5 horas de tutoriais em vídeo, 3 artigos e 1 recurso para download, este curso inclui um certificado de conclusão. Para participar, é preciso ter interesse em aprendizado profundo e uma conta Google. Você terá acesso a sessões de perguntas e respostas ao vivo, exercícios e desafios de código e mais de 8 horas de tutoriais em Python.
O curso oferece um aprendizado intuitivo sobre redes neurais artificiais usando gráficos, espaços e números, permitindo visualizar o aprendizado e compreender projetos profundos e abrangentes. É ideal para entusiastas do aprendizado de máquina, aspirantes a cientistas de dados e cientistas de dados que buscam expandir suas habilidades.
Ciência de Dados: Aprendizado Profundo
Este curso ensina a construir sua primeira rede neural artificial usando código Python puro e TensorFlow. Com 89 aulas e 12 horas de tutoriais em vídeo, você terá acesso vitalício completo e um certificado de conclusão.
Para iniciar o curso, é necessário conhecimento em derivadas de cálculo, aritmética de matrizes, probabilidade e familiaridade com Python e Numpy. É recomendado também ter conhecimento sobre regressão logística. O curso aborda tópicos como custo de entropia cruzada, descida de gradiente, neurônios, XOR, e outros.
Através deste curso, você aprenderá a codificar uma rede neural usando o TensorFlow do Google, além de compreender o funcionamento do aprendizado profundo e termos importantes como “ativação”, “backpropagation” e “feedforward”.
Introdução ao Deep Learning
Se você busca um curso que ensine a construir e treinar redes neurais para dados estruturados usando Keras e TensorFlow, o Intro to Deep Learning é ideal. Ele leva apenas 4 horas para ser concluído.
O curso é gratuito e dividido em seis seções, cada uma com exercício e tutorial. O instrutor Ryan Holbrook ajuda você a se preparar para a visão computacional. Se você já tem familiaridade com o curso “Introdução ao Aprendizado de Máquina”, este é um ótimo curso para se aprofundar.
O curso começa com os blocos de construção do aprendizado profundo e treina sua primeira rede neural através do Keras e TensorFlow. Você também aprenderá sobre overfitting e underfitting para melhorar o desempenho, além de adicionar camadas especiais para estabilizar o treinamento. Além disso, você aprenderá sobre classificação binária para aplicar o aprendizado profundo em tarefas comuns, e terá acesso a lições extras para aplicar as habilidades recém-adquiridas.
Tutorial de Aprendizado Profundo para Iniciantes
Com 18 aulas e 2 horas de estudo, o tutorial de aprendizado profundo para iniciantes da Simplilearn é um curso de nível intermediário. Ele aborda habilidades em processamento de imagem e vídeo. O curso ensinará o que é aprendizado profundo, suas aplicações, redes neurais, estruturas e algoritmos, e como dominar o Python.
Você também aprenderá sobre TensorFlow, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes (RNNs), GANs e Keras, além de receber informações sobre perguntas de entrevistas em aprendizado profundo.
Deep Learning, Série Ilustrada
Deep Learning, de I. Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, faz parte de uma série de 13 livros sobre computação adaptativa e aprendizado de máquina.
Elon Musk considerou este o livro mais abrangente sobre aprendizado profundo. Ideal para alunos e entusiastas de aprendizado de máquina, ele aborda uma ampla gama de tópicos, além de fundamentos conceituais e técnicas como redes feedforward profundas, regularização, modelagem de sequência e metodologia prática.
O livro oferece perspectivas práticas sobre aplicativos como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, bioinformática e videogames, além de abordar tópicos teóricos como métodos de Monte Carlo, função de partição, inferência aproximada e modelos generativos profundos.
Aprendizado Profundo com Python
Deep Learning with Python de Francois Chollet é uma oportunidade de dominar as habilidades de aprendizado profundo com o criador do Keras. Este livro de 504 páginas é perfeito para leitores intermediários com conhecimento básico de Python. Ele ensina classificação e segmentação de imagens, previsão de séries temporais, classificação de texto e aprendizado de máquina, geração de texto, transferência de estilo neural e geração de imagem.
Ao adquirir o livro, você também terá acesso a um eBook gratuito em diferentes formatos. O livro oferece uma visão detalhada de como o Keras funciona em situações reais, fornecendo insights tanto para iniciantes quanto para especialistas.
Deep Learning: Uma Abordagem Visual
Escrito por Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach é uma edição ilustrada que ensina a resolver problemas de deep learning sem matemática complexa. Com explicações conceituais e visuais, o livro o guia ao entendimento do aprendizado profundo. Sem equações ou programação, você será capaz de compreender como usar geradores de texto para criar artigos e histórias.
O livro também aborda como sistemas de classificação de imagens identificam objetos, como usar técnicas de aprendizado de máquina em conjunto com IA e como construir sistemas inteligentes que nos ajudarão a vislumbrar o futuro da IA.
Curso Completo de Deep Learning da Edureka
Se você procura um recurso visual para entender o funcionamento interno da IA, aprendizado profundo e Tensorflow, considere o curso de aprendizado profundo da Edureka. Em 6 horas, você aprenderá a aplicar técnicas de aprendizado profundo em conjunto com IA e aprendizado de máquina.
O curso aborda desde aplicativos reais, como reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e tradução automática, até os três tipos de aprendizado de máquina: reforçado, supervisionado e não supervisionado. Você também aprenderá técnicas complexas, como o algoritmo perceptron, e seus casos de uso, junto com os princípios básicos e exemplos de código do TensorFlow. Além disso, o curso aborda as 8 principais estruturas de aprendizado profundo, redes neurais artificiais e o funcionamento de RBMs.
Você também aprenderá a criar modelos e chatbots usando o TensorFlow, trabalhar na detecção de objetos e compreender a estrutura por trás do processamento de linguagem natural (PNL). O curso também ajuda na preparação para perguntas de entrevistas relacionadas ao aprendizado profundo.
Domine o Aprendizado Profundo em Horas
Dominar o aprendizado profundo pode ser desafiador, mas os cursos, tutoriais no YouTube e livros mencionados acima podem facilitar esse processo. Os cursos oferecem exposição no setor, fornecendo um certificado de conclusão que comprova seu conhecimento.
Para soluções específicas ou aprofundamento em certos tópicos, explore os livros e aproveite os tutoriais do YouTube. Com os recursos certos, aprender a aplicar o deep learning pode levar apenas algumas horas.
Você também pode explorar as principais habilidades exigidas para profissionais de IA.