Deep Learning: Fundamentos

Toda vez que você usa o filtro do Instagram, pede uma recomendação pro Spotify ou conversa com o ChatGPT, tem deep learning por trás. Redes neurais profundas são a tecnologia que faz a IA moderna funcionar — e entender como elas pensam deixou de ser curiosidade acadêmica pra virar diferencial de carreira. No Brasil, vagas que pedem conhecimento em deep learning cresceram 340% nos últimos dois anos, segundo dados do LinkedIn.

Neste curso, você vai entender de verdade como funcionam as arquiteturas que estão por trás de tudo: redes neurais artificiais, CNNs (que enxergam imagens), Transformers (que entendem texto), GANs e diffusion models (que criam imagens do zero). Sem código, sem fórmulas assustadoras — explicado do jeito que faz sentido pra quem quer aplicar, não só teorizar.

Neste curso você vai aprender a:

• Entender como redes neurais processam informação com camadas, pesos e ativações
• Diferenciar CNNs, Transformers, GANs e diffusion models — e quando usar cada um
• Aplicar transfer learning e fine-tuning para adaptar modelos prontos ao seu problema
• Avaliar riscos éticos como viés algorítmico, alucinações e impacto ambiental
• Mapear o ecossistema de deep learning e identificar a arquitetura certa pra cada tarefa

Para quem é este curso?

Profissionais de tecnologia, dados e produto que já entendem o básico de machine learning e querem subir de nível. Estudantes de computação, engenharia ou áreas correlatas que precisam entender deep learning sem mergulhar em código pesado. Se você fez o curso de ML para Iniciantes ou já sabe a diferença entre classificação e regressão, está pronto pra este.