Deep Learning Para Aplicações de Inteligência Artificial com Python e C++
Transforme Ideias em Soluções Inteligentes com o Desenvolvimento de Aplicações de IA com Python e C++.
Formato
Online
Data de Início
Imediato
Carga Horária
96 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
Parcelado
12x no cartão
Pré-requisitos
Descrição do Curso
No mundo moderno, Inteligência Artificial (IA) e Deep Learning são forças transformadoras, redefinindo setores e criando novas oportunidades em uma variedade impressionante de campos. Com a crescente demanda por soluções inovadoras, é fundamental desenvolver habilidades robustas e atualizadas em IA, que é precisamente o que este curso se propõe a oferecer.
Este curso é uma incrível jornada que conduz o aluno desde as raízes da IA, passando pelos fundamentos de redes neurais, até aplicações avançadas em áreas tão diversas quanto Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural e Análise Financeira. O curso não apenas apresenta teorias e conceitos; ele traz 10 projetos completos com aplicações práticas, dando ênfase especial à arquitetura Transformers e à plataforma Hugging Face, que estão na vanguarda do estado da arte em IA.
Além disso, uma característica única deste curso é sua abordagem dupla de programação. Enquanto Python é amplamente reconhecida como a linguagem dominante na comunidade de IA, C++ oferece vantagens de desempenho e flexibilidade que são inestimáveis para aplicações em tempo real e para a implementação e deploy de modelos avançados.
Ao mergulhar nas duas linguagens, os alunos serão equipados com uma caixa de ferramentas ampla e versátil, preparando-os para enfrentar os desafios da Inteligência Artificial de hoje e de amanhã.
O curso traz ainda um estudo de caso com ChatGPT, demonstrando seu uso de forma segura e um projeto completo de construção de um LLM a partir do zero.
Logbook das Principais Atividades Práticas
- Estudo de Caso 1 - Usando o ChatGPT Para Construir Um Modelo de Deep Learning
- Estudo de Caso 2 - Construindo e Treinando Um LLM a Partir do Zero
- Projeto 1 - Implementando o Mecanismo de Atenção em Python Sem Uso de Frameworks
- Projeto 2 - Fine-Tuning de Um Modelo Transformer Para Classificação de Sentimento
- Projeto 3 - Classificação de Imagens de Satélite com Deep Learning
- Projeto 4 - Fine Tuning de LLM Open-Source com Dataset Customizado Para Geração de Texto
- Projeto 5 - Deep Learning Para Detecção de Fraudes em Transações Financeiras com Criptomoedas
- Projeto 6 - Temporal Fusion Transformers Para Previsão de Demanda Multi-Horizonte
- Projeto 7 - Construindo Aplicação em C++ Usando Programação Orientada a Objetos
- Projeto 8 - Deep Learning Para Classificação de Imagens em C++
- Projeto 9 - Construindo Um LLM a Partir do Zero com Arquitetura Transformers em C++
- Projeto 10 - API RESTful Para Deploy do Modelo com C++ e Consumo da API com App Web em Python