Deep Learning – IGTI
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MBA

Deep Learning

O objetivo desta pós-graduação é formar um profissional capacitado para identificar as principais caraterísticas, configurar hiperparâmetros e utilizar os principais algoritmos e frameworks do aprendizado profundo para resolver problemas reais. Desse modo, esse profissional estará capacitado para identificar quais as melhores estratégias são necessárias para resolver problemas complexos por meio do aprendizado profundo.

8 meses
29 de julho de 2021
28 de julho de 2021
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Desenvolvedor(a) Deep Learning

Conduza iniciativas que envolvam a modelagem, implementação e validação de sistemas inteligentes, para a solução dos mais diversos tipos de problemas atuais. Conheça as melhores alternativas para aplicação de algoritmos e modelos computacionais inteligentes.

Motivos para fazer sua pós no IGTI

O IGTI é referência nacional em Pós-graduação e formação profissional em TI e Tecnologias Emergentes.

93% de Retenção

Taxa de alunos que concluem o curso muito superior à média de mercado para EAD.

100% Interativo

A distribuição dos alunos nas aulas interativas permite maior troca de conhecimento.

85% de Satisfação

Este é o percentual de alunos que avaliam as suas disciplinas com 4 ou 5 estrelas.

Faça seu MBA como um Bootcamp aplicável ao mercado

Estude intercalando disciplinas práticas com atividades do projeto aplicado do curso.
8 meses
BOOTCAMP ENGENHEIRO(A) MACHINE LEARNING
BOOTCAMP ENGENHEIRO(A) MACHINE LEARNING
148h
Na primeira parte do curso, você será habilitado para modelar, construir e aplicar técnicas e frameworks para a solução de problemas através do aprendizado de máquina. Desse modo, seja capaz de avaliar cenários, definir melhores técnicas ou modelos a serem utilizados, ajuste parâmetros e resolva problemas através do aprendizado de máquina.
Aquecimento e Regras do jogo
Aquecimento e Regras do jogo
10h
O IGTI - Instituto de Gestão em Tecnologia da Informação. Canais de Atendimento ao Aluno. Modelo de Ensino. Estrutura das disciplinas. Normas Acadêmicas. O Trabalho de Conclusão do Curso – TCC. Visão Geral do Ambiente de Ensino a Distância.
Fundamentos de machine learning
Fundamentos de machine learning
- Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning);
-Conceitos básicos de Sistemas Especialistas;
- Algoritmos de Aprendizado Supervisionado;
- Algoritmos de Aprendizado Não-supervisionado; 
- Conceitos de Classificação e regressão;
- Sistemas de recomendação;
- Redes Neurais e Deep Learning; 
- Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning); 
- Processamento de Texto e Análise de Sentimentos;
- Principais aplicações de Aprendizado de Máquina;
- Introdução às Principais linguagens de programação e frameworks utilizados em Aprendizado de Máquina.
Modelos preditivos e séries temporais
Modelos preditivos e séries temporais
- Introdução à Modelagem Preditiva;
- Passos para a construção de um Modelo Preditivo;
- Resampling, Boosting;
- Algoritmos para construção de Modelos Preditivos;
- Comparação entre modelos;
- Aplicações de Modelos Preditivos;
- Séries temporais;
- Modelos paramétricos para a análise de séries temporais;
- RNR e CNN para a previsão de séries temporais.
Seleção de Modelos de Aprendizado de Máquina
Seleção de Modelos de Aprendizado de Máquina
- Cross-Validation para validação e seleção de modelos;
- Estimativa de desempenho de modelos;
- Escolha de algoritmos;
- Configuração/Parametrização adequada de algoritmos;
- Tuning, Randomized Parameter, Optimization, Força bruta, Exhaustive Grid - Search.
- Medidas de qualidade;
- Avaliação da qualidade de uma solução;
- Curvas de validação e Curvas de aprendizado.
Metodologias de Aprendizado
Metodologias de Aprendizado
- Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado;
- Redes neurais artificiais;
- Deep Learning;
- Exploração e generalização;
- Aprendizado de Máquina por reforço online e batch;
- Teoria dos jogos;
- Agente e multiagente;
- Processo de decisão de Markov (MDP);
- Aplicações;
- Deploy de modelos (flask/django).
Desafio Final
Desafio Final
ENGENHEIRO (A) DEEP LEARNING
ENGENHEIRO (A) DEEP LEARNING
148h
Habilite-se para atuar na resolução de problemas complexos por meio da aplicação das ferramentas e técnicas de deep learning.
Fundamentos de Deep Learning
Fundamentos de Deep Learning
-Introdução, Ordem Cronológica e história das Redes Neurais Artificiais;
-Características básicas de Redes Neurais Artificiais;
-Estrutura do neurônio artificial;
-Funções de Ativação, Perda e Custo;
-Descida do Gradiente;
-Learning Rate;
-O modelo MCP;
-Treinamento e Técnicas de Aprendizado (Supervisionado, Semi-supervisionado e Não- Supervisionado);
-Perceptron e Rede Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP);
-AlexNet;
-Algoritmo Backpropagation;
-Redes de Função de Base Radial;
-GAN, GRU e LSTM;
-Aplicações de Redes Neurais Artificiais;
-Reconhecimento de padrões;
-Classificação de imagens;
-Séries Temporais;
-Geração de Conteúdo;
-Precificação Dinâmica;
-Convolutional Neural Networks (CNN);
-Definição da quantidade de camadas e do número de neurônios;
-Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Recursivas (Recurrent and Recursive Neural Networks).
Frameworks para Redes Neurais
Frameworks para Redes Neurais
-Visão geral;
-Quando utilizar;
-Características, vantagens e desvantagens;
-Apache Spark MLlib;
TensorFlow;
-Características, funcionamento e diferenças;
-Principais algoritmos para o treinamento de redes em Deep Learning;
-TensorFlow Playground;
-Keras;
-Pytorch;
-OpenCV Library;
-Caffe;
-Theano.
Aplicações de Deep Learning
Aplicações de Deep Learning
-Detecção de anomalias com Deep Learning (autoencoders, SOM etc);
-Outliers: identificação, explicação, benefícios;
-Processamento da linguagem natural;
-Sistemas de Recomendação;
-Reconhecimento de Padrões;
-Visão Computacional;
-Problemas utilizando Algoritmos de classificação e agrupamento;
-Healthcare;
-Indústria 4.0;
-Chatbots;
-IoT;
-Artes.
Limitações de Redes Neurais
Limitações de Redes Neurais
-Análise de problemas;
-Generalização Local x Generalização Extrema;
-Redes Neurais: Análises de Soluções e Aplicações;
-Indicações;
-Principais Limitações e caixa preta do deep learning;
-Perda do Gradiente (LSTM e GRU);
-Problemas com Generalização;
-Necessidade de grandes volumes de dados para treino;
-Alternativas ao uso de Redes Neurais;
-Resultados: como explicar o caminho percorrido por uma Rede Neural até a apresentação do resultado?;
-Limitações do uso de Deep Learning;
-Ética em Machine Learning;
-Deep Mind;
-Geradores de conteúdo contratando profissionais especialistas em IA.
Desafio Final
Desafio Final
Projeto Aplicado
Projeto Aplicado
148h
O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.

Tudo o que é desenvolvido é prático, assim o aluno terá que propor soluções para um problema com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e ideias inovadoras.
Inovação e Design Thinking
Inovação e Design Thinking
Na etapa Inovação e Design Thinking o aluno irá aprender uma abordagem para resolver problemas, fomentar a criatividade e a inovação centrada no usuário.
Desafio e Solução
Desafio e Solução
Na etapa Desafio e Solução, o aluno terá oportunidade de planejar todo o seu projeto, aplicando as técnicas aprendidas em Inovação e Design Thinking juntamente com as ferramentas utilizadas pela metodologia ágil.
Sprints
Sprints
A construção da solução é realizada por Sprints, que são etapas determinadas em espaços específicos de tempo, em que um conjunto de atividades devem ser executadas. Ao final, será feita uma entrega relevante para o desenvolvimento da solução.

Em cada Sprint o aluno incrementará o seu Projeto Aplicado, apresentando as evidências do planejamento, da execução dos requisitos e da solução. Além disso, será possível validar as hipóteses e estratégias levantadas no início do projeto.
Apresentação à Banca
Apresentação à Banca
Esta é a última etapa do Projeto Aplicado, em que o aluno irá reunir a documentação acumulada ao longo das Sprints, consolidar os resultados e defender seu trabalho na forma de "pitch" para uma banca avaliadora.
Projeto aplicado com foco em Inovação

O curso convida o aluno a propor soluções para problemas com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e ideias inovadoras.

Conhecer mais

Linhas de Especialização do Projeto Aplicado

O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.
Tudo o que é desenvolvido é prático.

Visão Computacional com Deep Learning

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas de Processamento de Imagens, envolvendo as etapas de coleta, pré-processamento, indexação, análise de dados e apresentação de resultados.

A quem se destina?

Destina-se especialmente ao profissional especialista em Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvem a análise automatizada de imagens nas mais diversas áreas. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que podem ser gestores das mais diversas áreas da organização (marketing, vendas, segurança, processos, etc).

Processamento de Linguagem Natural com Deep Learning

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas de Processamento de Linguagem Natural utilizando Deep Learning. Para isso, poderão ser executadas as etapas de coleta, pré-processamento, indexação e análise dos dados.

A quem se destina?

Destina-se especialmente ao profissional especialista em Machine Learning/Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvem a análise automatizada de textos/falas nas mais diversas áreas. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que pode ser desde o Analista de Mídias Sociais, passando por gestores de diversos setores de uma organização (marketing, finanças, vendas, jurídico, etc.) e chegando até a diretoria estratégica.

Detecção de Anomalias com Deep Learning

Objetivo

Proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas para detecção de anomalias (outliers). A Detecção de Anomalias consiste na identificação de padrões em dados que possuem um comportamento diferente do esperado. Podemos atribuir outros nomes para esses comportamentos, tais como: outliers, exceções, dados discordantes, aberrações, etc. A Detecção de Anomalias usa uma série de técnicas para estabelecer se uma determinada observação pode ser considerada anômala ou não.

A quem se destina?

Destina-se especialmente ao profissional especialista em Machine Learning/Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvam a análise automatizada de dados nas mais diversas áreas e a detecção de anomalias. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que podem ser gestores de diversos setores de uma organização (marketing, finanças, vendas, jurídico, etc.) e chegando até a diretoria estratégica.

Pratique o que você aprendeu

Desenvolva um projeto aplicado contextualizado, práticas de laboratórios e dinâmica de jogos.

Aprenda com os melhores

Estude de forma interativa com um time de profissionais experientes e atuantes no mercado.

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André Luís Resende Monteiro
Mestre em Aprendizado de Máquina

Mais de 13 anos de experiência na área de engenharia de softwares complexos em organizações de grande porte. Liderança de projetos de inteligência artificial e análise de dados em diversas áreas de atuação.

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Processo seletivo

O processo seletivo do IGTI é simples e permite você conhecer melhor nossa cultura.
1
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No prazo máximo de um dia útil, um consultor entrará em contato para esclarecer as suas dúvidas e agendar a videoconferência com um professor do IGTI.

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2
Participar da videoconferência

No dia e horário agendado, participe da videoconferência com o professor que abordará a metodologia de aprendizado do Instituto e discutirá a aderência de seu perfil ao curso de interesse.

3
Realizar a matrícula

Um dia útil após a videoconferência com o professor, o consultor do IGTI entrará novamente em contato para confirmar a sua matrícula e encaminhar, por e-mail, o contrato digital para assinatura eletrônica.

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