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Qual a diferença entre o Nanodegree Fundamentos de Deep Learning e o Nanodegree Engenheiro de Machine Learning?

Machine Learning ou aprendizagem de máquina é um conjunto de técnicas de inteligência artificial em que um programa é treinado para desempenhar uma tarefa a partir de um conjunto de dados—e não de instruções explícitas. Dentre essas técnicas estão as redes neurais, uma classe de algoritmos utilizada para implementar a tecnologia conhecida como Deep Learning—que é responsável por vários dos avanços mais expressivos alcançados pela IA na última década.

O Nanodegree Engenheiro de Machine Learning demonstra diversos algoritmos de aprendizagem de máquina, explica seus casos de uso, como funcionam e como implementá-los. SciKit Learn é a principal biblioteca utilizada, e os projetos usam bases de dados mais próximas à realidade da maior parte das grandes empresas: dados sobre vendas, informações socioeconômicas individuais e outras.

No Nanodegree Fundamentos de Deep Learning, os alunos terão uma oportunidade de se entrar em contato com essa tecnologia, e aprenderão a implementar quatro categorias de redes neural: densamente conectadas, convolucionais, recorrentes e geradoras adversárias. Seus conhecimentos serão testados com cinco projetos usando Tensorflow, e os alunos que se formarem terão aprovação garantida para continuar seus estudos nos nossos programas de Carros AutônomosRobótica e Inteligência Artificial.

Se você não programa em Python, nenhum destes programas é apropriado para você, já que todo o conteúdo e projetos são focados nesta linguagem - nossa indicação é realizar o Nanodegree Fundamentos de Data Science I. Também é aconselhável ter alguma base em estatística e álgebra linear, para auxiliar o entendimento do funcionamento dos algoritmos.

 
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