Redes neurais profundas para análise de imagens

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Agência FAPESP* –Agência FAPESP – Estão abertas até 8 de fevereiro de 2018 as inscrições para o curso de extensão da Unicamp em “Redes neurais profundas para análise de imagens”, que será ministrado no Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) de 21 a 23 de fevereiro.
O curso se aprofundará em deep learning, que propicia o processamento e reconhecimento de padrões em imagens e consiste em uma tecnologia de aprendizagem de máquina que vem ganhando espaço em grandes empresas.
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 conteúdo programático é composto por temas como “Histórico dos avanços de redes neurais”, “Introdução às redes neurais, redes convolucionais e suas variações”, “Tratamento e condicionamento dos dados para treinamento e validação” e “Arquiteturas de redes profundas”.
O aluno precisa ter habilidade de programação em Python e desenvolvimento de projetos computacionais, conhecimentos básicos de aprendizado de máquina e inglês. Todos os participantes que tiverem frequência superior a 80% receberão certificado oficial da Unicamp, contendo o nome do aluno, o nome do curso, a data de realização e a carga horária.
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. Os interessados podem se inscrever pelo site do curso.
O endereço do IMECC é rua Sérgio Buarque de Holanda, 651,Cidade Universitária, Campinas, SP.
Mais informações: http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/.

<p><b>Agência FAPESP</b> – Estão abertas até 8 de fevereiro de 2018 as inscrições para o curso de extensão da Unicamp em “Redes neurais profundas para análise de imagens”, que será ministrado no Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) de 21 a 23 de fevereiro.</p>
<p>O curso se aprofundará em <i>deep learning</i>, que propicia o processamento e reconhecimento de padrões em imagens e consiste em uma tecnologia de aprendizagem de máquina que vem ganhando espaço em grandes empresas.</p>
<p>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.</p>
<p>O conteúdo programático é composto por temas como “Histórico dos avanços de redes neurais”, “Introdução às redes neurais, redes convolucionais e suas variações”, “Tratamento e condicionamento dos dados para treinamento e validação” e “Arquiteturas de redes profundas”.</p>
<p>O aluno precisa ter habilidade de programação em Python e desenvolvimento de projetos computacionais, conhecimentos básicos de aprendizado de máquina e inglês. Todos os participantes que tiverem frequência superior a 80% receberão certificado oficial da Unicamp, contendo o nome do aluno, o nome do curso, a data de realização e a carga horária.</p>
<p>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. Os interessados podem se inscrever pelo <b><a href="http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/#interesse" target="_blank">site do curso</a></b>.</p>
<p>O endereço do IMECC é rua Sérgio Buarque de Holanda, 651,Cidade Universitária, Campinas, SP.</p>
<p>Mais informações: <b><a href="http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/" target="_blank">http://adessowiki.fee.unicamp.br/rnpi/</a></b>. <br />
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