Cursos de TensorFlow em Gaia

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Gaia (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 instrutor, em Gaia (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores intermédios que desejam compreender e aplicar técnicas de deep learning no ambiente do Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de deep learning.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de deep learning utilizando o TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de deep learning.
• Utilizar funcionalidades avançadas do TensorFlow para deep learning.

Esta formação ao vivo, ministrada por um formador em Gaia (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 presencial, dirigida por instrutores, em Gaia (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.