CONTEXTO

O Aprendizado Profundo (Deep Learning) é uma das técnicas mais promissoras da ciência da computação nos últimos anos e é responsável pelos maiores avanços nas áreas de visão computacional, análise de imagens médicas, processamento de voz, tradução de textos, reconhecimento de pessoas e carros autônomos, por exemplo. Além disso, segundo a Market Research Engine, o valor de mercado da inteligência artificial é estimado em 194 bilhões de dólares até 2024. É comprovado que a utilização de tecnologias baseada em Deep Learning nas empresas diminui as taxas de erros dos produtos, aumenta a confiabilidade dos resultados e garante uma maior vantagem competitiva em relação a seus concorrentes. Entretanto, sabe-se que há um déficit de profissionais especializados nessa tecnologia e estima-se que tal déficit será ainda maior nos próximos anos. Portanto, o conhecimento em Deep Learning, pode vir a se tornar um diferencial de destaque no currículo de profissionais que almejam um lugar no futuro da inteligência artificial.

OBJETIVOS ESTRATÉGICOS

Essa academia tem como objetivo introduzir os interessados no mundo do deep learning, apresentando-lhes os principais conceitos acerca de redes neurais profundas e como utilizar as ferramentas necessárias na resolução dos problemas mais comuns do aprendizado de máquina (regressão e classificação binária/multiclasse).

PÚBLICO ALVO

Essa academia foi projetada para os desenvolvedores de software e gestores que acreditam que suas equipes possam alavancar seus produtos com a aplicação do Deep Learning, isto é, aumentando taxas de acerto, diminuindo erros e melhorando seus resultados. O requisito básico para bom aproveitamento dessa academia é ter noções de Python. Experiência com os módulos numpy, matplotlib e scikit-learn é um diferencial.

METODOLOGIA IECEI

A metodologia IECEI do FABWORK está baseada nos seguintes princípios: Inspirar, Engajar, Conectar, Empoderar e Impactar. Nessa academia trabalharemos a inspiração por meio da apresentação de uma palestra motivacional mostrando cases de aplicação do Deep Learning em problemas do mundo real, o engajamento pelo envolvimento dos participantes em processos de aprendizagem ativa com a participação de métodos de avaliação de aprendizado no estilo “gamificação” e o empoderamento pela aplicação dos principais conceitos em mini-desafios práticos. As conexões serão estabelecidas entre os vários participantes da academia e empreendedores do FABWORK e o impacto será causado na capacitação prática do participante.

O QUE VOCÊ VAI APRENDER

O que você aprenderá:

Dia #1 (18:30 - 22:30):

- Palestra motivacional sobre a aplicação prática do deep learning com dados do mundo real

- Introdução a redes neurais e TensorFlow 2.0

- Desafio prático: resolvendo problemas de regressão (linear, quadrática e cúbica)

Dia #2 (18:30 - 22:30):

- Desafio prático: resolvendo problemas de regressão (exponencial e logarítmica)

- Desafio prático: resolvendo problemas de classificação binária (lineares)

Dia #3 (18:30 - 22:30):

- Desafio prático: resolvendo problemas de classificação binária (não-lineares)

- Desafio prático: resolvendo um problema de classificação multiclasse (lineares e não lineares)

Dia #4 (18:30 - 22:30):

- Desafio prático: aprendendo a classificar dígitos manuscritos com Redes Convolucionais

- Avaliando o aprendizado com Kahoot

- Desafio das “startups”

TRANSFORMADORes

Google Developer Expert em Machine Learning desde 2018 e trabalha como Engenheiro de Machine Learning e Deep Learning na Vsoft Tecnologia desde 2016. Seus sistemas de Deep Learning em produção são responsáveis por avaliar mais de 2,2 milhões de imagens por mês. Recentemente, Arnaldo tornou-se doutorando em Deep Learning pela UFCG.