A Samsung Ocean anunciou seu calendário de atividades gratuitas para dezembro de 2024, oferecendo uma variedade de temas interessantes e atualizados, como programação, Deep Learning, e outros.
Os instrutores são da conhecida Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade do Estado do Amazonas (UEA), garantindo qualidade.
Os participantes terão a oportunidade de receber certificados de participação, e todas as atividades serão realizadas online e de forma gratuita, trazendo uma experiência educacional acessível e valiosa para a comunidade tecnológica.
Programação Samsung Ocean
A Samsung Ocean divulgou seu cronograma de atividades gratuitas para dezembro de 2024, oferecendo uma variedade de temas, como programação, IoT, Inteligência Artificial e muito mais.
Instrutores das Principais Universidades
Os instrutores são da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade do Estado do Amazonas (UEA), garantindo qualidade.
Certificados e Oportunidades de Aprendizado
Os participantes terão a oportunidade de receber certificados de participação, enriquecendo seus currículos e oportunidades profissionais.
Atividades Online e Presenciais
As inscrições já estão abertas para participar das atividades, que incluem opções de aulas remotas e presenciais nos campi de Manaus e São Paulo.
As atividades são realizadas tanto de forma online quanto presencial, proporcionando flexibilidade e acesso a todos os interessados. Confira as atividades online:
03/12
- Introdução a Modelagem de Sistemas: Modelando Diagrama de Classe
- Criação de Jogos com Unity.
04/12
- Introdução a Backend.
05/12
- Oficina de Usabilidade
- Introdução aos Modelos de Linguagem Generativa e chats Inteligentes.
11/12
- Ciência de Dados: Processamento de linguagem natural e mineração de opinião em Python.
16/12
- Avançando com Deep Learning.
17/12
- Laboratório de Internet das Coisas.
18/12
- Consultando Bases SQL com Python.
Preparação para Desafios do Mercado Tecnológico
Participar dessas atividades 100% gratuitas te deixa preparado para enfrentar os desafios do mercado tecnológico e se destacar em sua jornada educacional e profissional.
Deep Learning
Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais artificiais com múltiplas camadas, chamadas de redes neurais profundas.
Essas redes são inspiradas na estrutura do cérebro humano, com camadas que processam e extraem características cada vez mais complexas dos dados de entrada.
O termo “profundo” se refere ao número de camadas (ou “nós”) que uma rede neural pode ter. Quanto mais camadas, mais “profunda” a rede, permitindo que ela aprenda representações hierárquicas e complexas dos dados.
Como o Deep Learning Funciona?
O funcionamento do Deep Learning pode ser resumido no seguinte ciclo:
- Entrada de Dados: A rede neural recebe um conjunto de dados de entrada, que pode ser qualquer coisa, desde imagens e textos até sinais de áudio.
- Processamento em Camadas: À medida que os dados passam por cada camada da rede, a informação é transformada e refinada. Camadas iniciais podem identificar padrões simples, como bordas em uma imagem, enquanto camadas mais profundas podem reconhecer padrões mais complexos, como formas ou objetos inteiros.
- Treinamento: A rede neural aprende ajustando os pesos das conexões entre os neurônios para minimizar o erro entre a previsão da rede e a resposta real. Isso é feito através de um processo chamado retropropagação e otimização com algoritmos como o gradiente descendente.
- Saída: Após o treinamento, a rede está pronta para fazer previsões ou classificações com novos dados.
Aplicações do Deep Learning
O impacto do Deep Learning já é visível em diversas áreas, transformando setores inteiros. Algumas das aplicações mais notáveis incluem:
Reconhecimento de Imagens
O Deep Learning é fundamental em sistemas de visão computacional, permitindo que máquinas reconheçam objetos, rostos e até emoções em imagens e vídeos.
Ferramentas como o Face ID no iPhone ou sistemas de vigilância em tempo real utilizam essa tecnologia para identificar e classificar objetos com alta precisão.
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Sistemas de NLP, como assistentes de voz (exemplo: Siri, Alexa) e tradutores automáticos, são movidos por redes neurais profundas.
A compreensão e geração de texto, além de tarefas como resumo automático e análise de sentimentos, são possíveis devido ao Deep Learning.
Carros Autônomos
Veículos autônomos dependem fortemente de Deep Learning para interpretar dados sensoriais e tomar decisões em tempo real.
Isso inclui a identificação de obstáculos, sinais de trânsito e a navegação em ambientes dinâmicos.
Saúde e Medicina
Na área da saúde, Deep Learning está sendo usado para diagnóstico por imagem, como a identificação de tumores em exames de imagem, e também para prever doenças com base em históricos médicos.
Jogos e Entretenimento
O Deep Learning também tem sido aplicado no desenvolvimento de IA para jogos, onde sistemas como o AlphaGo da DeepMind se tornaram capazes de vencer campeões mundiais de Go, um jogo tradicionalmente considerado complexo para máquinas.
Desafios do Deep Learning
Apesar do enorme sucesso, o Deep Learning ainda enfrenta vários desafios. Alguns dos principais são:
- Necessidade de Grandes Quantidades de Dados: Para que uma rede neural profunda funcione adequadamente, ela precisa ser treinada com grandes volumes de dados. Isso pode ser um obstáculo em áreas onde os dados são limitados ou difíceis de obter.
- Custo Computacional: O treinamento de redes neurais profundas exige poder computacional significativo, o que pode ser caro. Isso é particularmente desafiador para pesquisadores ou empresas com recursos limitados.
- Interpretação de Modelos: Uma das críticas ao Deep Learning é que ele pode ser um “caixa preta”, ou seja, os modelos aprendem de forma tão complexa que se torna difícil entender como ou por que tomaram certas decisões. Isso levanta questões de transparência e responsabilidade, especialmente em áreas críticas como a saúde ou o setor financeiro.
- Generalização: Embora o Deep Learning seja muito eficaz em tarefas específicas, ele ainda tem dificuldades para generalizar bem para cenários fora do seu conjunto de treinamento. Modelos que funcionam bem em um contexto podem ter um desempenho fraco quando expostos a novos tipos de dados.
O Futuro do Deep Learning
O futuro do Deep Learning é promissor, com avanços contínuos em áreas como redes neurais mais eficientes, novos algoritmos de treinamento e técnicas para melhorar a explicabilidade dos modelos.
A aplicação da IA em várias indústrias só tende a crescer, desde a automação de processos até a personalização de experiências de consumo.
Com a evolução de modelos de IA de grande escala e o aumento de dados e poder computacional, podemos esperar que o Deep Learning continue a desempenhar um papel fundamental na criação de sistemas mais inteligentes e sofisticados.
Samsung Ocean
A Samsung Ocean é um programa global de capacitação tecnológica desenvolvido pela Samsung para impulsionar o aprendizado prático e a pesquisa em áreas da tecnologia.
Ambiente Colaborativo e Recursos Avançados
Oferece um ambiente colaborativo e recursos avançados para estudantes, desenvolvedores e empreendedores. Desde sua criação, a plataforma tem evoluído para atender às crescentes demandas do ecossistema tecnológico global.
Parcerias Estratégicas para Inovação
A Samsung Ocean estabelece parcerias estratégicas com instituições acadêmicas e empresas do setor, promovendo uma colaboração fundamental entre academia e indústria.
Programação Mensal Abrangente
Sua programação mensal inclui vários temas, desde desenvolvimento de software e inteligência artificial até design e empreendedorismo.
Oportunidades de Educação Contínua
Oferece oportunidades de participação em atividades remotas e presenciais, permitindo que os interessados ampliem suas habilidades e conhecimentos. Os certificados de participação destacam o comprometimento dos participantes com a educação contínua.
Experiência Educacional de Excelência
Palestras e workshops conduzidos por especialistas da indústria e acadêmicos renomados elevam a experiência educacional oferecida pela Samsung Ocean.
Link de inscrição ⬇️
As inscrições para os cursos da Samsung Ocean devem ser realizadas no site da Samsung Ocean.
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