Programa Nanodegree

Deep Learning

O deep learning está gerando na inteligência artificial avanços que estão mudando nosso mundo. Inscreva-se agora para criar e aplicar suas próprias redes neurais profundas a fim de produzir soluções surpreendentes para desafios importantes.

* ou R$ 1.099 à vista. Inscrições prorrogadas até dia 23 de abril.
Aulas iniciam dia 17 de abril.

  • Duração
    5 meses

    Dedicação estimada de 8 a 10 horas por semana.

  • Nível
    Intermediário
  • Pré-requisitos
    Python, estatística e cálculo básico

    Este conhecimento é ensinado no Nanodegree Fundamentos de Data Science I.

  • Legendas
    Português

    Vídeos em inglês com legendas em português ou inglês.

Por que aprender deep learning?

Deep learning é o tópico mais em alta quando se pensa em inteligência artificial. As maiores empresas de tecnologia do mundo, como Amazon, Google, IBM e Facebook, são as mais conhecidas por utilizar essa tecnologia. Pesquisa e comandos por voz, reconhecimento e busca de imagem e ferramentas de tradução automática de posts em redes sociais são exemplos comuns que utilizam deep learning atualmente. Mas, o que ainda está por vir é muito maior. Prepare-se para essa revolução do mundo da inteligência artificial com a Udacity!


Por que aprender deep learning?

Desde 2014, mais de 6 bilhões de dólares foram investidos em empresas de inteligência artificial

Instrutores especialistas em deep learning
Instrutores especialistas em deep learning

Instrutores especialistas em deep learning

Você aprenderá habilidades na prática, ensinadas por especialistas da área como Sebastian Thrun, Ian Goodfellow, Andrew Trask e a equipe de Deep Learning da Udacity.

Projetos únicos, feedback personalizado

Projetos únicos, feedback personalizado

Faça cinco projetos desenvolvidos especialmente para este Nanodegree e receba feedback detalhado de um de nossos revisores.

Uma comunidade ativa
Uma comunidade ativa

Uma comunidade ativa

Junte-se aos outros alunos deste curso em nossa comunidade online, onde você receberá suporte em tempo real, além de compartilhar informações e criar uma rede de contatos valiosa com colegas de todo o Brasil.

Admissão Garantida

Admissão Garantida

Conclua este Nanodegree com sucesso e receba admissão garantida para nossos Nanodegree avançados de Inteligência Artificial, Carro Autônomo ou Robótica.

Em colaboração com os maiores experts da área

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun
Fundador da Udacity, Google X e pioneiro do carro autônomo
Ian Goodfellow
Ian Goodfellow
Inventor das GANs (redes geradoras adversárias) e autor de Deep Learning (MIT PRESS - editora do Massachusetts Institute of Technology)
Andrew Trask
Andrew Trask
Autor de \"Grokking Deep Learning\" e acadêmico do Google Deepmind
Siraj Raval
Siraj Raval
Evangelista de inteligência artificial, autor, empreendedor e educador

Conheça seus instrutores

Mat Leonard
Mat Leonard

Líder do programa

Mat, líder de currículo, é um ex-físico, neurocientista e cientista de dados com paixão pela formação educacional. Recentemente, liderou o programa Nanodegree Fundamentos de Deep Lerning, abrangendo modelos de aprendizagem de máquina de última geração.

Luis Serrano
Luis Serrano

Líder de currículo

PhD em matemática pela Universidade de Michigan, trabalhou como pesquisador matemático, professor universitário e engenheiro de machine learning no Google, onde aplicava algoritmos preditivos para gerar recomendações de vídeos no Youtube.

Alexis Cook
Alexis Cook

Instrutora

Alexis é uma matemática com mestrado em ciência da computação pela Brown University e mestrado em matemática aplicada pela Universidade de Michigan. Foi a fundadora da National Science Foundation.

Ortal Arel
Ortal Arel

Instrutora

Ortal Arel é formada em engenharia da informática. É PhD em engenharia da informática pela Universidade do Tennessee. Seu trabalho de pesquisa de doutorado foi na área de criptografia aplicada.

Arpan Chakraborty
Arpan Chakraborty

Instrutor

Arpan é cientista da computação com PhD pela Universidade da Carolina do Norte. Hoje, atua como professor na Georgia Tech (no programa de ciência da computação) e é coautor do livro "Practical Graph Mining with R".

Jay Alammar
Jay Alammar

Instrutor

Jay é engenheiro de software, fundador da Qaym (um site de revisão na língua árabe) e o principal investidor da Riyad Taqnia Fund, uma empresa de venture capital de $ 120 milhões de dólares focada em startups de tecnologia de ponta.

Pessoa usando um computador

Experimente o Nanodegree Deep Learning antes mesmo de realizar sua inscrição.

Preview do curso

O que você vai aprender

Ementa

Deep Learning

Torne-se um especialista em redes neurais e aprenda a implementá-las em Keras e TensorFlow. Crie redes convolucionais para reconhecimento de imagem, redes recorrentes para geração de sequência, redes geradoras adversárias para geração de imagem e mais

Torne-se um especialista em redes neurais e aprenda a implementá-las no Keras e TensorFlow. Crie redes convolucionais para reconhecimento de imagem, redes recorrentes para geração de sequência, redes geradoras adversárias para geração de imagens e muito mais.

Menos detalhes

Duração: 5 meses

Pré-requisitos

Este programa requer conhecimento intermediário em Python, estatística e cálculo básico Veja os pré-requisitos detalhados.

  • Introdução

    Comece experimentando deep learning ao aplicar transferência de estilo em suas próprias imagens e ganhe experiência usando ferramentas de desenvolvimento, tais como Anaconda e notebooks Jupyter.

  • Redes neurais

    Aprenda os fundamentos das redes neurais e crie sua primeira rede usando Python e Numpy. Utilize estruturas modernas de deep learning (Keras, TensorFlow) para criar redes neurais multicamadas e analisar dados reais.

    Sua primeira rede neural
  • Redes neurais convolucionais

    Aprenda a construir redes convolucionais, utilizando-as para classificar imagens (rostos, melanomas, etc.) baseadas em objetos que nelas aparecem. Use essas redes para aprender compressão de dados e redução de ruídos em imagens.

    CLASSIFICADOR DE RAÇAS DE CÃES
  • Redes neurais recorrentes

    Crie suas próprias redes recorrentes e redes LSTM (long short term memory - memória de longo e curto prazo) com Keras e TensorFlow; execute análises de sentimento e gere textos novos. Utilize redes recorrentes para gerar novos textos em roteiros para TV.

    Crie Scripts de TV
  • Redes geradoras adversárias

    Aprenda a interpretar e implementar o modelo de redes geradoras adversárias convolucionais profundas para simular imagens realistas com Ian Goodfellow, o inventor das GANs.

    GERADOR DE ROSTOS
  • Aprendizagem profunda por reforço

    Use redes neurais profundas para projetar instrumentos que possam aprender a praticar ações em um ambiente simulado. Utilize aprendizagem por reforço em tarefas de controle complexas, como videogames e robótica.

    Ensinando um quadricóptero a voar
Programa Nanodegree

Deep Learning



* ou R$ 1.099 à vista. Inscrições prorrogadas até dia 23 de abril.
Aulas iniciam dia 17 de abril.

Perguntas Frequentes

    Estrutura do programa
  • Por que devo me inscrever neste programa?
    Este programa oferece uma excelente introdução ao mundo do deep Learning - uma tecnologia transformadora que vai remodelar nosso futuro e impulsionar inovações incríveis na inteligência artificial. Se você está interessado no campo de machine learning e inteligência artificial, mas ainda não se sentiu confortável ou qualificado para mergulhar nessas áreas, esta é a maneira perfeita de começar!
  • Que tipos de tópicos o programa abordará?
    Nosso compromisso é oferecer a você uma excelente compreensão do universo de Deep Learning. Para isso, os tópicos abordados no programa são: introdução ao deep learning, avaliação e validação de modelos, computação de grafos, introdução ao TensorFlow, redes neurais profundas, redes convolucionais, redes neurais recorrentes, incorporação de palavras, utilização do TensorBoard, geração de texto, geração sequencial, transferência de aprendizagem, aprendizado por reforço, autoencoders, redes geradoras adversárias (GANs), geração de imagens e aprendizagem one-shot.
  • Este programa é online, presencial ou uma combinação de ambos?
    O programa é online, e os alunos podem interagir com colegas e instrutores em nossa sala de aula virtual, fóruns e Slack. Diferentemente de outros programas online, seu aprendizado será baseado em projetos.
  • Como funciona o aprendizado por projetos?
    Durante o Nanodegree, você desenvolverá cinco projetos, colocando em prática tudo o que aprendeu. Isso significa, por exemplo, que após realizar alguns módulos do programa, você construirá uma rede neural que detecta objetos e imagens ou utilizará o deep learning para gerar novos scripts para seu programa de TV favorito.
  • Existe suporte de carreira para os alunos deste programa?
    Este é um Nanodegree "Fundamentos”, o que significa que foi projetado para facilitar sua entrada em uma arena particular do estudo. Recursos de carreira não fazem parte dessa categoria de programa.
    Duração do curso
  • Qual é a duração do curso? Qual é o horário das aulas?
    O Nanodegree Fundamentos de Deep Learning é um curso online com duração de cinco meses. Você será responsável por seu próprio ritmo de estudos e conseguirá realizar as aulas no horário mais conveniente. Para auxiliar você, vamos recomendar algumas datas para a entrega dos projetos durante o período do programa.
  • É necessário estar disponível online em horários específicos?
    Não. O conteúdo do programa está disponível online na sala de aula Udacity a qualquer momento, assim como os demais recursos do programa (como fóruns e Slack).
  • Quantas horas semanais devo investir em meus estudos?
    Os alunos devem planejar estudar de 8 a 12 horas por semana por quatro meses para concluir este programa. Porém, trata-se de uma sugestão, já que você tem autonomia e flexibilidade para dedicar mais ou menos horas a cada semana, de acordo com sua organização pessoal.
  • O que acontece se eu não concluir o programa em cinco meses?
    O principal objetivo da Udacity é ajudar você a finalizar seu Nanodegree, para que este aprendizado faça a diferença em sua carreira. Por isso, oferecemos a transferência de turmas como uma opção para você ter mais tempo para concluir o seu programa. Basta enviar um email para suporte@udacity.com
    Para que sua transferência seja feita sem problemas, fique atento:
    - O pedido deve ser feito dentro do período vigente do seu curso. Não espere ele acabar!
    - Caso existam turmas que começaram após a sua.
    - Você não tenha solicitado nenhuma transferência anteriormente. Você só tem direito a uma transferência!
    Acesse o nosso Termos de Uso .
    e veja como essa opção funciona com mais detalhes.
  • Não consigo me inscrever nesta turma. Serão abertas novas turmas em breve?
    Sim. A data de inscrição da próxima turma será divulgada na página oficial do Nanodegree Fundamentos de Deep Learning e aos alunos que cadastraram seu e-mail para receber a ementa detalhada do programa.
    Certificado
  • É emitido um certificado ao final do programa?
    Sim! Como um provedor de cursos baseados em habilidades e orientado a projetos, a Udacity é autorizada a emitir certificados a todos os alunos que concluem os programas Nanodegree.
  • Este certificado é reconhecido pelo MEC?
    Ressaltamos que nossos certificados não equivalem a diplomas de graduação/pós-graduação providos por universidades brasileiras credenciadas ao Ministério da Educação do Brasil (MEC). Nossos certificados contam com o amplo reconhecimento do setor. Nossas parcerias para desenvolvimento de cursos - com renomadas empresas, como Google, Facebook, Twitter, Amazon, GitHub e IBM, dentre outras -, servem para garantir a validade do certificado do Nanodegree.
    Inscrição
  • Existem pré-requisitos para a inscrição?
    Este programa foi criado especificamente para estudantes que estão interessados em aprender machine learning, inteligência artificial e/ou deep learning. Os alunos interessados em se inscrever devem possuir conhecimento intermediário de programação em Python, experiência com Numpy e também utilizando Anaconda e notebooks Jupyter. Além disso, devem ter o conhecimento matemático necessário, incluindo álgebra e alguns cálculos - especificamente derivadas parciais e multiplicação de matriz (álgebra linear), a fim de obter êxito.
  • Eu me inscrevi hoje, quando terei acesso ao curso?
    Após a inscrição, você receberá um e-mail com a data de início de sua turma. Atente-se aos comunicados oficiais da Udacity por e-mail e informações nesta página do Nanodegree Fundamentos de Deep Learning, caso tenha eventuais dúvidas.
  • Quais são as formas de pagamento disponíveis para este programa?
    É possível realizar sua inscrição neste Nanodegree por meio dos cartões de crédito Visa, Mastercard, Hipercard, Diners Club, Elo, Aura e Discover (à vista ou parcelada) ou boleto bancário (apenas pagamento à vista).
  • Há um período de teste gratuito para este programa?
    Não há nenhum período de teste gratuito para este programa, todavia, há uma política de reembolso de 10 dias, a contar da data de abertura da turma. Para solicitar o reembolso, entre em contato conosco pelo suporte@udacity.com.