Aluno de Engenharia Mecatrônica ministra curso online de Deep Learning

Você sabe o que é Deep Learning, ou aprendizado profundo? Esta é uma técnica de aprendizado de máquina, intimamente ligada ao conceito de Inteligência Artificial, que ensina os computadores a fazerem coisas que naturalmente os seres humanos fazem, como por exemplo o reconhecimento de objetos ou até mesmo ensinar um automóvel a andar de forma autônoma. Vítor Ferreira, estudante do curso de graduação em Engenharia Mecatrônica, ministrou um curso de extensão online desta técnica, sob a coordenação da professora Silvana Terezinha Faceroli, do Núcleo de informática e apoio do o apoio do mestrando em Inteligência Computacional, Felipe Souza Amaral, na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). 

Os participantes aprenderam quais são as vantagens e limitações desta técnica, bem como saber por onde começar e entender quais são as suas possibilidades. No aprendizado profundo, um modelo de computador aprende a executar tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou som. Modelos de aprendizado profundo podem alcançar precisão de ponta, às vezes excedendo o desempenho no nível humano. Os modelos são treinados usando um grande conjunto de dados rotulados e arquiteturas de redes neurais que contêm muitas camadas, tornando-as profundas, por isso o nome de Deep Learning.

A parte prática do curso foi feita através do Google Colab. Segundo Vítor, esta plataforma é um ambiente de programação aberto a qualquer um, sem problemas de instalação e compatibilidade de versões entre o aluno e professor. “Isso reduz os erros, pois estamos trabalhando em ambientes idênticos. Obviamente ele tem suas limitações, mas para cursos como esse é extremamente útil”, explica.

A linguagem de programação utilizada foi a Python, criada por Guido Van Rossum em 1991, com o objetivo de ter uma alta produtividade e legibilidade. Em outras palavras,  é uma linguagem que foi criada para produzir código bom e fácil de manter de maneira rápida. Ela vem sendo a linguagem de programação mais recomendada para o ano de 2020, pois é eficiente no desenvolvimento de deep learning, inteligência artificial, ciência, gestão e análise de dados.