Introdução ao aprendizado profundo: redes neurais, visão computacional e PNL

O aprendizado profundo é o motor por trás dos avanços modernos em IA, impulsionando tudo, desde assistentes inteligentes até sistemas complexos de visão computacional. Este curso fornece uma base sólida e prática em aprendizado profundo, permitindo que você entenda a mecânica das redes neurais e as aplique em diversas aplicações, como reconhecimento de imagens, geração de texto e manipulação de fontes de dados combinadas. O que você vai aprender: * Entenda a arquitetura fundamental e os processos de treinamento de redes neurais artificiais. * Aplicar Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para classificação de imagens e tarefas básicas de visão computacional. * Redes Master Recurrent e Transformer para processamento de dados sequenciais e Processamento de Linguagem Natural (PNL). * Analisar os princípios por trás de sistemas multimodais que combinam diferentes tipos de dados (como texto e imagens). * Praticar técnicas básicas de engenharia de prompt essenciais para interagir com modelos generativos modernos. * Configurar pipelines simples para implantar e monitorar modelos de aprendizado profundo (MLOps básicos). O currículo começa com os blocos de construção matemática e teórica de redes neurais antes de passar para aplicações práticas em visão computacional e processamento de linguagem natural. Finalmente, exploramos conceitos introdutórios em sistemas multimodais e multiagentes. Este curso é projetado para iniciantes interessados em IA e aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia em aprendizado profundo ou conhecimento avançado de matemática. Comece a construir seu conhecimento fundamental em inteligência artificial hoje.