Olá e bem-vindo. Como você provavelmente já sabe, "deep learning" já transformou os negócios na internet tradicional,
tais como pesquisa na web e publicidade. Mas a aprendizagem profunda
também está permitindo criar novos produtos e negócios e 
novas maneiras de ajudar as pessoas. Desde melhores serviços de saúde, onde a aprendizagem profunda
está ficando realmente boa em leitura de imagens de raio-x,
até na produção de uma educação personalizada, e desde a agricultura de precisão, 
até mesmo em carros autoconduzidos e muitos outros. Se quiser aprender sobre
as ferramentas de aprendizagem profunda e ser capaz de aplicá-las na construção de coisas incríveis, quero ajudá-lo a chegar lá. Quando você terminar esta sequência de cursos na Coursera, chamada de "especialização", você será capaz de colocar, com bastante confiança, 
a aprendizagem profunda em seu currículo. Na próxima década, creio que todos nós teremos uma oportunidade de 
construir um mundo incrível, uma sociedade incrível, que será movido, que será
movida a Inteligência Artificial, e espero que você tenha um papel importante na 
criação desta sociedade movida a base de IA. Isso posto, comecemos! Creio que a IA é a nova eletricidade. Começando a cerca de 100 anos atrás, a eletrificação da nossa sociedade transformou
 cada grande indústria, tudo que vai desde transporte, manufatura, até saúde, comunicação e muitas outras. E hoje, vemos um surpreendente caminho claro para a IA nos dar uma transformação igualmente grande! E claro, a parte da IA que está aumentando rapidamente e direcionando um monte destes 
desenvolvimentos, é aprendizagem profunda. Então hoje, aprendizagem profunda é uma das mais altamente procuradas nos mundos 
da tecnologia e das habilidades. E através deste curso e alguns outros depois deste, quero auxiliá-lo a ganhar e dominar tais habilidades. Então aqui está o que 
você aprenderá nesta sequência de cursos, também chamados 
de "especialização" aqui na Coursera. No primeiro curso, você aprenderá sobre os fundamentos das redes neurais, aprenderá sobre redes neurais e aprendizagem profunda. Este vídeo que você está vendo é parte deste primeiro curso,
 que dura quatro semanas, no total. E cada um dos cinco cursos na especialização 
terá cerca de duas a quatro semanas, com a maioria deles, na verdade, 
menor do que quatro semanas. Mas neste primeiro curso, você aprenderá como construir
uma rede neural, incluindo uma rede neural profunda, e 
como direcioná-la aos dados. Ao final deste curso, você será capaz de construir uma 
rede neural profunda para reconhecer, adivinhe... Gatos. Por alguma razão, há um gato correndo por aí 
em aprendizagem profunda. E, seguindo a tradição, neste primeiro curso, construiremos um reconhecedor de gatos. Em seguida, no segundo curso, você aprenderá sobre os aspectos práticos 
da aprendizagem profunda. Então você aprenderá, agora que 
já construiu sua rede, como, de fato, fazê-la 
ter um bom desempenho. Depois você aprenderá sobre afinação de hiperparâmetro, 
sobre regularização, sobre como diagnosticar tendências e variantes e sobre algoritmos de otimização avançados, como 
Momentum, RMS prop e Algoritmo de autorização de Adam. Às vezes, parece que há muito refinamento, até mesmo magia negra,
 em como construir sua rede neural. Então, o segundo curso que será de três semanas, desmitificará algumas destas magias negras. No terceiro curso, que terá só duas semanas, você aprenderá como estruturar seu projeto
 de aprendizagem automática. Acontece que a estratégia para construir um sistema de aprendizagem automática 
mudou na era da aprendizagem profunda. Então, por exemplo, a forma de dividir os dados 
para treinamento, para desenvolvimento (ou dev) também chamado de
 conjunto de validação cruzada e para conjunto de testes, mudou na era da aprendizagem profunda. Então se as novas melhores práticas estão fazendo isso e, independentemente de seu conjunto de treinamento 
e o de teste vir de diferentes distribuições, isso vem acontecendo muito mais
na era da aprendizagem profunda. Então, como lidar com isso? E se você já ouviu falar de aprendizagem profunda
de ponta a ponta, você também aprenderá mais sobre ela 
neste terceiro curso e verá quando deve usá-la e, talvez,
quando não deveria. O material neste terceiro curso
é relativamente exclusivo. Compartilharei com você
muitas das lições difíceis que aprendi, construindo e entregando
muitos produtos usando aprendizagem profunda. Tanto quanto sei, é um material que não é ensinado na maioria das universidades que têm cursos
de aprendizagem profunda. Mas eu realmente espero que você faça
 seus sistemas de aprendizagem profunda funcionarem bem. No próximo curso, falaremos sobre redes neurais convolucionais, 
frequentemente abreviados CNNs. CNNs são frequentemente aplicadas
ao processamento de imagens. Então, você aprenderá a construir tais modelos
no curso quatro. Finalmente, no curso cinco, você aprenderá sobre modelos de sequência
e como aplicá-los ao processamento de linguagem natural
 e a outros problemas. Modelos de sequência incluem modelos como redes neurais recorrentes,
abreviadas como RNNs e modelos LSTM, estes últimos, para modelos de memória
de curto e de longo prazos. Você aprenderá o que esses termos significam
 no curso cinco e será capaz de aplicá-los aos problemas de processamento
de linguagem natural. Então você aprenderá tais modelos no curso cinco 
e será capaz de aplicá-los aos dados de sequência. Assim, por exemplo, a linguagem natural é 
apenas uma sequência de palavras. Também entenderá como tais modelos 
podem ser aplicados ao reconhecimento da fala, ou para criar música, e outros problemas. Assim, nestes cursos você aprenderá as 
ferramentas de aprendizagem profunda; será capaz de aplicá-las na 
construção de coisas incríveis; e espero que muitos de vocês, com isso,
avancem em suas carreiras profissionais. Isso posto, comecemos! Por favor, siga para o próximo vídeo,
onde falaremos sobre aprendizagem profunda aplicada
ao aprendizado supervisionado.
Tradução: Carlos O. D. Lage|Revisão: Julia Yuri