Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-deep-learning-with-tensorflow2
Se você está interessado em expandir suas habilidades em aprendizado de máquina, o curso “Probabilistic Deep Learning with TensorFlow 2” na Coursera é uma ótima opção. Este curso se aprofunda nas abordagens probabilísticas fundamentais do aprendizado profundo, utilizando o TensorFlow, uma das bibliotecas mais populares no campo.
A proposta principal deste curso é fornecer uma compreensão completa sobre como quantificar a incerteza e o ruído presente em conjuntos de dados do mundo real. Isso é especialmente relevante em aplicações críticas de segurança, como diagnósticos médicos, onde a certeza nas previsões é essencial.
### O que você vai aprender:
1. **Distribuições do TensorFlow**: Conheça a biblioteca TensorFlow Probability (TFP) e aprenda a usar objetos de Distribuição, fundamentais para o desenvolvimento de modelos probabilísticos. Você também implementará um classificador Naive Bayes no conjunto de dados Iris.
2. **Camadas Probabilísticas e Redes Neurais Bayesianas**: Aprenda a usar camadas probabilísticas para desenvolver modelos que fornecem medidas de incerteza. Durante essa semana, você criou uma Rede Neural Convolucional Bayesiana (Bayesian CNN) para conjuntos de dados MNIST e MNIST-C.
3. **Bijectores e Fluxos Normalizadores**: Descubra como usar bijetores para implementar transformações e modelar a distribuição dos dados. O projeto de programação envolverá a criação de um modelo de fluxo normalizador RealNVP para o conjunto de dados de quartos da LSUN.
4. **Autoencoders Variacionais**: Neste módulo, você implementará um autoencoder variacional e aprenderá a codificar exemplos de dados em um espaço latente comprimido. O projeto prático envolverá o treinamento de um modelo com um conjunto de dados de rostos de celebridades.
5. **Projeto Capstone**: Finalmente, o projeto capstone reúne todos os conceitos aprendidos, onde você terá a tarefa de criar um conjunto de dados de imagens sintéticas usando fluxos normalizadores e treinar um autoencoder variacional sobre ele.
### Recomendações Final
Esse curso é altamente recomendado para aqueles que desejam se familiarizar com métodos probabilísticos no aprendizado profundo, seja você um estudante, um profissional da área de ciência de dados ou um entusiasta do aprendizado de máquina. A combinação de teoria sólida e a aplicação prática através de projetos tornam esse curso uma valiosa adição ao seu portfólio.
Se você quer se preparar para enfrentar desafios reais na área de inteligência artificial, não perca a chance de se inscrever neste curso de especialização e mergulhar no fascinante mundo do Deep Learning Probabilístico com TensorFlow!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-deep-learning-with-tensorflow2