Cursos de Redes Neurais em Maia

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam explorar técnicas XAI de última geração para modelos de aprendizado profundo, com foco na construção de sistemas de IA interpretáveis.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os desafios da explicabilidade no aprendizado profundo.
• Implementar técnicas avançadas de XAI para redes neurais.
• Interpretar decisões tomadas por modelos de aprendizado profundo.
• Avalie os trade-offs entre desempenho e transparência.

Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela é a base de muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base em tentativas e erros usando aprendizagem baseada em recompensas.

Esta formação orientada por instrutor (online ou presencial) é voltada para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos teóricos e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
• Implementar algoritmos RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Ator-Crítico.
• Criar e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
• Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
• Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho de treinamento usando ferramentas modernas.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão guiada.
• Exercícios práticos e implementações práticas.
• Demonstrações de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para agendar.

Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Maia é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
• Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
• Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.

A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Maia (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados e estatísticos de nível intermediário que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
• Realizar análises pós-hoc e visualizar resultados efetivamente.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina a cenários do mundo real, específicos ao setor.

A Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". As Redes Neurais são comumente utilizadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que por sua vez, constituem uma implementação da IA. O Aprendizado Profundo é um subconjunto do ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Maia (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

Esta formação presencial ou online em Maia oferece uma introdução ao campo da reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Aborda aplicações práticas na estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aplicar métodos estatísticos fundamentais ao reconhecimento de padrões.
• Usar modelos-chave como redes neurais e métodos de kernel para análise de dados.
• Implementar técnicas avançadas para solução de problemas complexos.
• Aumentar a precisão das previsões combinando diferentes modelos.

Neste treinamento conduzido por instrutores, os participantes aprenderão a usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagens.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de aprendizado profundo
• Automatizar o rótulo de dados
• Trabalhar com modelos do Caffe e TensorFlow-Keras
• Treinar dados usando múltiplos GPUs, nuvem ou clusters

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

O treinamento é direcionado às pessoas que desejam aprender os fundamentos das redes neurais e suas aplicações.

Esta sessão de treinamento em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com bibliotecas de redes neurais e profundas relevantes.

Este curso é uma introdução ao uso de redes neurais em problemas do mundo real utilizando o software R-project.

Nesta formação presencial e ministrada por um instrutor em Maia, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações nos processadores TPU para maximizar o desempenho de suas próprias aplicações de IA.

Ao final da formação, os participantes serão capazes de:

• Treinar diversos tipos de redes neurais em grandes volumes de dados.
• Usar TPUs para acelerar o processo de inferência até duas ordens de magnitude.
• Utilizar TPUs para processar aplicações intensivas como busca de imagens, visão na nuvem e fotos.

Este curso começa fornecendo conhecimento conceitual em redes neurais e, de modo geral, nos algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).

A Parte 1 (40%) deste treinamento se concentra mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

A Parte 2 (20%) deste treinamento introduz o Theano - uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.

A Parte 3 (40%) do treinamento será amplamente baseada no TensorFlow - a API de Segunda Geração da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e exercícios práticos serão realizados usando o TensorFlow.

Público-Alvo

Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.

Ao completar este curso, os participantes serão capazes de:

• ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN

• compreender a estrutura e mecanismos de implantação do TensorFlow

• ser capazes de realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção / arquitetura

• ser capazes de avaliar a qualidade do código, realizar depuração, monitoramento

• ser capazes de implementar tarefas avançadas como treinamento de modelos, construção de gráficos e registro