Empresas do mundo todo estão usando a inteligência artificial para resolver os maiores desafios. Os profissionais da área de saúde usam a AI para gerar diagnósticos mais rápidos e precisos para os pacientes. As empresas de varejo usam a AI para oferecer aos clientes experiências de compra personalizadas. Montadoras usam a AI para aumentar a segurança e a eficiência dos automóveis particulares, da mobilidade compartilhada e dos serviços de entrega. Deep learning é uma abordagem poderosa de AI que usa redes neurais artificiais de várias camadas para oferecer precisão de ponta em tarefas como detecção de objetos, reconhecimento de fala e tradução de idiomas. Com deep learning, os computadores podem aprender e reconhecer padrões a partir de dados considerados muito complexos ou sutis para software escrito por especialistas.

Neste workshop, você aprenderá como o deep learning funciona com exercícios práticos de visão computacional e processamento de linguagem natural. Você treinará modelos de deep learning do zero, aprendendo ferramentas e truques para obter resultados extremamente precisos. Você também aprenderá a fazer uso de modelos pré-treinados de última geração disponíveis gratuitamente para economizar tempo e colocar sua aplicação de deep learning em funcionamento rapidamente.

 

Objetivos de Aprendizagem


Atividades do Workshop:
  • Aprender as técnicas e ferramentas fundamentais necessárias para treinar um modelo de deep learning.
  • Adquirir experiência com tipos de dados e arquiteturas de modelos comuns de deep learning.
  • Aprimorar conjuntos de dados por meio do aumento de dados para melhorar a precisão do modelo.
  • Usar o aprendizado de transferência entre modelos para obter resultados eficientes com menos dados e computação.
  • Ganhar confiança para começar um projeto próprio com um framework moderno de deep learning.

Faça download do datasheet do workshop (PDF de 318KB)

Resumo do Workshop

Introdução
(15 minutos)
  • Conhecer o instrutor.
  • Criar uma conta em courses.nvidia.com/join.
A Mecânica do Deep Learning
(120 minutos)

    Explorar a mecânica e as ferramentas fundamentais envolvidas no treinamento bem-sucedido de redes neurais profundas:

  • Treinar um primeiro modelo de visão computacional para entender o processo de treinamento.
  • Apresentar redes neurais convolucionais para melhorar a precisão das previsões em aplicações de visão.
  • Aplicar aumento de dados para aprimorar um conjuntos de dados e melhorar a generalização de modelos.
Intervalo (60 minutos)
Modelos Pré-Treinados e Redes Recorrentes
(120 minutos)

    Usar modelos pré-treinados para resolver desafios de deep learning rapidamente. Treinar redes neurais recorrentes com dados sequenciais:

  • Integrar um modelo pré-treinado de classificação de imagem para criar uma porta automática para cachorros.
  • Usar o aprendizado de transferência para criar uma porta automática personalizada que só permite a passagem do seu cão.
  • Treinar um modelo de preenchimento automático de texto com base nas manchetes do New York Times.
Intervalo (15 minutos)
Projeto Final: Classificação de Objetos
(120 minutos)

    Aplicar a visão computacional na criação de um modelo que diferencie frutas frescas de frutas passadas:

  • Criar e treinar um modelo que interprete imagens coloridas.
  • Criar um gerador de dados para aproveitar ao máximo conjuntos pequenos de dados.
  • Melhorar a velocidade de treinamento combinando aprendizado de transferência e extração de recursos.
  • Abordar arquiteturas de redes neurais avançadas e áreas de pesquisa recentes que podem auxiliar os alunos a aprimorar habilidades ainda mais.
Revisão Final
(15 minutos)
  • Revisar os principais aprendizados e responder a perguntas.
  • Concluir a avaliação e receber o certificado.
  • Completar a pesquisa do workshop.
  • Aprender a configurar o próprio ambiente de desenvolvimento de aplicações de AI.
 

Detalhes do Workshop

Duração: 8 horas

Valor: US$500 para workshops públicos. Para workshops corporativos, fale conosco.

Pré-requisitos: conhecimento de conceitos básicos de programação em Python 3, como funções, loops, dicionários e arrays, familiaridade com estruturas de dados Pandas e entendimento sobre a computação de uma linha de regressão.

Materiais sugeridos para atender aos pré-requisitos: Guia de Python para Iniciantes.

Tecnologias: Tensorflow 2 com Keras, Pandas

Tipo de Avaliação: avaliações de escrita de código baseadas na habilidade de treinar um modelo de deep learning altamente preciso.

Certificado: após a conclusão bem-sucedida da avaliação, os participantes receberão um certificado do DLI da NVIDIA que reconhece a competência no assunto e contribui para o desenvolvimento da carreira e vida profissional.

Requisitos de Hardware: desktop ou notebook capaz de executar a versão mais atual do Chrome ou do Firefox. Cada participante terá acesso exclusivo a um servidor totalmente configurado e acelerado por GPU no cloud.

Idiomas: inglês, chinês simplificado, japonês

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