O aluno conseguirá compreender o Deep Learning, as técnicas para implementá-lo e suas aplicações para resolver problemas reais
Estão abertas entre os dias 1º e 8 de fevereiro as matrículas para o curso de extensão da Unicamp em “Redes neurais profundas para análise de imagens”, a ser ministrado pelo professoor Dr. Roberto Lotufo no IMECC (Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica), entre os dias 21, 22 e 23 de fevereiro.
Propício para o processamento e reconhecimento de padrões em imagens, o Deep Learning consiste em uma tecnologia de aprendizagem de máquina que vem ganhando espaço em grandes empresas, como: IBM, Microsoft, Qualcomm, Intel, Google, Tesla, Baidu, Nvidia, entre outras; dada sua capacidade de mostrar bons resultados com dados não estruturados – uma limitação encontrada em outras técnicas de Inteligência Artificial.
Durante a capacitação, o aluno irá programar, configurar e treinar redes de aprendizagem profunda para soluções de problemas reais como o reconhecimento e a classificação de caracteres, pessoas e objetos. Será oferecido acesso a servidores de alto desempenho, equipados com GPU, para acelerar o treinamento e aplicação dos algoritmos desenvolvidos. O curso será oferecido na forma de Jupyter notebooks, utilizando a linguagem Python e a biblioteca PyTorch.
“O aluno conseguirá compreender o Deep Learning, as técnicas para implementá-lo e suas aplicações para resolver problemas, como: previsão de vendas, classificação de objetos e imagens, análise de sentimento, sistema de recomendação e outros sistemas parecidos com esses”, afirma Roberto Lotufo, professor titular aposentado da FEEC (Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação) da Unicamp e que é o docente responsável pelo curso de extensão.
O conteúdo programático é composto por: histórico dos avanços de redes neurais; introdução às redes neurais, redes convolucionais e suas variações; tratamento e condicionamento dos dados para treinamento e validação; arquiteturas de redes profundas; métricas para avaliação de desemprenho; dicas práticas para treinamento; transferência de conhecimento e técnicas de treinamento com poucos dados; e aplicações utilizando base de dados, tais como: MNIST, IMAGENET e LFW.
Para isso, é indicado que o estudante tenha habilidade de programação em Python e desenvolvimento de projetos computacionais, conhecimentos básicos de aprendizado de máquina e inglês.
A carga horária é de 24 horas/aula, com três encontros presenciais no IMECC, das 8h30 às 17h30. O valor da inscrição é de R$ 2.500,00. Todos os participantes que tiverem frequência superior a 80% recebem um certificado oficial da universidade, contendo o nome do aluno, o nome do curso, a data de realização e a carga horária. Mais informações: http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/.
Website: http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/
