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Ementa da Disciplina

CódigoIAD-008
DisciplinaRedes Deep-Learning e Plataformas de Desenvolvimento 2
Objetivo

Essa disciplina apresenta um aprofundamento dos conceitos vistos na disciplina Redes Deep-Learning e Plataformas de Desenvolvimento I. Nessa disciplina os alunos aprendem técnicas avançadas de otimização de redes "deep-learning" para obter melhores resultados e realizar tarefas complexas. Essa disciplina aprofunda os conhecimentos nas biblioteca Keras e introduz a biblioteca TensorFlow. O Keras e o TensorFlow são as duas principais ferramentas utilizadas na área de "deep-learning". Essas plataformas são amplamente difundidas na área e facilitam muito o desenvolvimento de novas aplicações de aprendizado de máquina. A disciplina se baseia em vários estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes "deep-learning" em várias áreas. O objetivo principal dessa disciplina é apresentar essas duas plataformas para que os alunos aprendam como formular, criar e implementar problemas avançados de aprendizado de máquina usando redes neurais "deep-learning" da forma como é realizada na prática. Além disso, essa disciplina ensina como realizar a etapa final de desenvolvimento de um sistema inteligente, que é a sua transformação em um produto comercial realizando o "deploy" da solução.

Público_Alvo

Empresários, executivos, engenheiros, tecnólogos e outros profissionais de nível superior.

Ementa

Essa disciplina apresenta um aprofundamento dos conceitos vistos na disciplina Redes Deep-Learning e Plataformas de Desenvolvimento I. Nessa disciplina os alunos aprendem técnicas avançadas de otimização de redes "deep-learning" para obter melhores resultados e realizar tarefas complexas. Essa disciplina aprofunda os conhecimentos nas biblioteca Keras e introduz a biblioteca TensorFlow. O Keras e o TensorFlow são as duas principais ferramentas utilizadas na área de "deep-learning". Essas plataformas são amplamente difundidas na área e facilitam muito o desenvolvimento de novas aplicações de aprendizado de máquina. A disciplina se baseia em vários estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes "deep-learning" em várias áreas. O objetivo principal dessa disciplina é apresentar essas duas plataformas para que os alunos aprendam como formular, criar e implementar problemas avançados de aprendizado de máquina usando redes neurais "deep-learning" da forma como é realizada na prática. Além disso, essa disciplina ensina como realizar a etapa final de desenvolvimento de um sistema inteligente, que é a sua transformação em um produto comercial realizando o "deploy" da solução.

Bibliografia

Chollet, F. Deep Learning with Python, Manning Shelter Island Editor, 2018.
Gulli, A,; Sujit, P. Deep Learning with Keras: Implementing deep learning models and neural networks with the power of PythonPaperback, Packt, 2017
Gérons, A., Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, O'Reilly, 2017.
Shukla's, N., Machine Learning with TensorFlow, Manning Publications, 2018.
Lieder et al.'s, Learning TensorFlow a Guide to Building Deep Learning Systems O'Reilly, 2017.
Keras Dpocumentation, https://keras.io/.
TensorFlow - The official documentations, https://www.tensorflow.org/api_docs/.
TensorFlow Tutorial, https://www.tensorflow.org/deploy/.
TensorFlow's official sample models, https://github.com/tensorflow/models.
Grinberg, M., Flask Web Development: Developing Web Applications with Python, 1a ed., O'Reilly, 2014.

Duração (h)30
Título Escolha
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