Curso de Deep Learning com TensorFlow no Google Colab

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprimorar os seus conhecimentos em modelos de aprendizagem de máquina, melhorar as suas competências em ajuste de hiperparâmetros e aprender a implementar modelos de forma eficaz utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizagem de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho dos modelos através do ajuste de hiperparâmetros.
• Implementar modelos de aprendizagem de máquina em aplicações do mundo real utilizando o Google Colab.
• Colaborar e gerir projetos de aprendizagem de máquina em larga escala no Google Colab.

Esta formação ao vivo, com instrutor, realizada em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e profissionais de saúde com nível intermédio que desejem aproveitar o potencial da IA para aplicações avançadas na área da saúde, utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Implementar modelos de IA para a saúde utilizando o Google Colab.
• Utilizar IA para a modelação preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas orientadas por IA.
• Explorar considerações éticas nas soluções de saúde baseadas em IA.

Esta formação ao vivo, orientada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e engenheiros de nível intermédio que desejam utilizar o Google Colab e o Apache Spark para o processamento e análise de Big Data.

Ao final desta formação, os participantes poderão:

• Configurar um ambiente de Big Data utilizando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com o Apache Spark.
• Visualizar dados em grandes volumes (Big Data) num ambiente colaborativo.
• Integrar o Apache Spark com ferramentas baseadas em cloud.

Esta formação ao vivo, orientada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e profissionais de TI de nível iniciante que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar no Google Colab.
• Escrever e executar código Python básico.
• Importar e processar conjuntos de dados.
• Criar visualizações utilizando bibliotecas Python.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar o seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para o desenvolvimento de modelos de visão sofisticados utilizando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento de modelos na cloud de forma escalável e eficiente.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagem para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Utilizar o transfer learning para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados em nível de iniciante que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e esteticamente apelativas.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
• Criar vários tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar o Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
• Personalizar gráficos para melhorar a apresentação e a clareza.
• Interpretar e apresentar dados de forma eficaz através de ferramentas visuais.

Esta formação ao vivo, ministrada por um formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados que pretendem utilizar o TensorFlow para analisar dados potenciais de fraude.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de deteção de fraudes em Python e TensorFlow.
• Construir regressões lineares e modelos de regressão linear para prever fraudes.
• Desenvolver uma aplicação de IA de ponta a ponta para análise de dados de fraude.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermédio que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina de forma eficiente, utilizando o ambiente Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Compreender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Utilizar bibliotecas como a Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz.

Esta formação ao vivo, conduzida por um formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermédio que desejam aplicar técnicas de NLP usando Python no Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de NLP.
• Realizar análise de sentimento utilizando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto no Google Colab para um desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e analistas de dados em nível inicial que desejam aprender programação em Python do zero utilizando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python.
• Implementar código Python no ambiente Google Colab.
• Utilizar estruturas de controlo para gerir o fluxo de um programa Python.
• Criar funções para organizar e reutilizar código de forma eficaz.
• Explorar e utilizar bibliotecas básicas para programação em Python.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar a sua compreensão da aprendizagem por reforço e das suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizagem por reforço.
• Implementar modelos de aprendizagem por reforço utilizando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através de tentativa e erro.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas, como Q-learning e redes Q profundas (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados utilizando o OpenAI Gym.
• Implantar modelos de aprendizagem por reforço para aplicações do mundo real.

Esta formação presencial, dirigida por instrutores, em Portugal (online ou no local), destina-se a programadores e cientistas de dados que pretendem utilizar o TensorFlow 2.x para construir preditores, classificadores, modelos generativos, redes neuronais, entre outros.

No final desta formação, os participantes poderão:

• Instalar e configurar o TensorFlow 2.x.
• Compreender os benefícios do TensorFlow 2.x em relação às versões anteriores.
• Construir modelos de deep learning.
• Implementar um classificador de imagens avançado.
• Fazer a implantação (deploy) de um modelo de deep learning em cloud, dispositivos móveis e dispositivos IoT.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de dados intermédios que desejem aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os fundamentos da análise de séries temporais.
• Utilizar o Google Colab para trabalhar com dados de séries temporais.
• Aplicar modelos ARIMA para prever tendências dos dados.
• Aproveitar a biblioteca Prophet da Facebook para previsões flexíveis.
• Visualizar dados de séries temporais e resultados de previsões.