|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/tensorflow-machine-learning-deep-learning-python/
Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation of the course on Coursera based on the provided details: --- **Course Review and Recommendation: Deep Learning with TensorFlow and Python** The "Deep Learning with TensorFlow and Python" course on Coursera is a highly valuable resource for anyone looking to delve into the transformative world of Deep Learning (Aprendizagem Profunda). This course offers a balanced blend of theoretical knowledge and practical application, making it suitable for learners at all levels, from beginners to those seeking advanced insights. **Course Content and Structure:** The course is thoughtfully divided into seven parts, covering essential topics such as Regression, Classification, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Autoencoders, and Generative Adversarial Networks. This progression ensures a comprehensive understanding of modern Deep Learning techniques and their real-world applications. **Hands-On Learning:** One of the standout features of this course is its emphasis on practical implementation. Students will get to build projects like house price prediction, plant classification, salary range classification, handwritten digit recognition, stock price forecasting, image reduction, and automatic image creation. The course also discusses two approaches to programming with TensorFlow: low-level (manual, formula-based coding) and high-level (using pre-built classes), which is excellent for understanding both the fundamentals and the more abstracted tools. **Technical Updates:** Although the course was initially recorded using TensorFlow 1.x, the instructors have updated the source code to be compatible with TensorFlow 2.x, ensuring that learners are working with the latest tools. They also plan to re-record the lectures for further clarity and updates in the future, reflecting their commitment to providing current and relevant content. **Audience & Prerequisites:** This course is accessible to a broad audience. The only prerequisite is basic programming logic, making it approachable even for those without extensive Python experience. For newcomers, an introductory appendix on machine learning and neural networks is provided, easing the entry into this complex but rewarding field. **Industry Relevance:** Given the widespread adoption of TensorFlow by leading tech giants like Google, Uber, IBM, and many others, skills gained from this course are highly marketable. The demand for Deep Learning professionals is on the rise across the Americas, Europe, and increasingly in Brazil, making this course a strategic step for career advancement. **Overall Recommendation:** I highly recommend this course for aspiring AI and machine learning professionals. Its comprehensive content, practical projects, and focus on current technologies make it an excellent investment in your career. Whether you're starting out or looking to deepen your understanding, this course will equip you with the skills necessary to develop advanced Deep Learning solutions applicable in various industries. **Final Thoughts:** Embark on this learning journey with confidence, and you'll be well-prepared to tackle complex problems and contribute to innovative projects in the field of Artificial Intelligence. Enroll now and take a significant step forward in your tech career! --- If you need a personalized summary or additional insights, feel free to ask!
Atenção! Nas aulas deste curso é utilizada a versão 1.x do TensorFlow, sendo possível acompanhar as aulas utilizando essa versão. Adicionalmente, disponibilizamos o código atualizado considerando a versão 2.x. Em breve pretendemos regravar todas as aulas deste cursoA área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). E a maioria dessas aplicações foram desenvolvidas utilizando a biblioteca TensorFlow do Google, que hoje em dia é a ferramenta mais popular e utilizada nesse cenário. Por isso, é de suma importância que profissionais ligados à área de Inteligência Artificial e Machine Learning saibam como trabalhar com essa biblioteca, já que várias grandes empresas a utilizam em seus sistemas, tais como: Airbnd, Airbus, eBay, Dropbox, Intel, IBM, Uber, Twitter, Snapchat e também o próprio Google!A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Para isso, o conteúdo está dividido em sete partes: introdução prática ao TensorFlow, regressão e classificação, redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e redes adversariais generativas. Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo aplicado em cenários reais. Abordaremos dois tipos de programação com o TensorFlow: utilizando a Low Level e a High Level API. Na primeira faremos a codificação manualmente e definiremos as fórmulas matemáticas, enquanto que na segunda usaremos classes prontas para a implementação!Veja abaixo alguns dos projetos que serão desenvolvidos:Previsão do preço de casas baseado nas características da casaClassificação de tipos de plantasClassificação da faixa salarial de pessoasClassificação de dígitos escritos a mão (visão computacional)Construção de série temporal para previsão de preços de açõesRedução de dimensionalidade em imagensCriação automática de imagensAo final de cada seção teórica você tem questionários para revisar o conteúdo, bem como indicações de referências complementares caso você queira aprender mais sobre os assuntos.Importante: as aulas foram gravadas utilizando o TensorFlow 1.x, porém, o código fonte está totalmente atualizado para a versão 2.x do TensorFlow!Este curso é indicado para todos os níveis, ou seja, caso seja seu primeiro contato com Deep Learning e o TensorFlow, você conta com um apêndice que contém aulas básicas sobre aprendizagem de máquina e redes neurais! É também importante enfatizar que o único pré-requisito necessário é saber lógica de programação, pois mesmo se você não seja especialista na linguagem Python você conseguirá acompanhar o curso sem nenhum problema!Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!:)