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ROADMAP
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2026
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REDES NEURAIS
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COMPLETO
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ÚNICO CURSO COMPLETO DE REDES NEURAIS
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PARA AS CARREIRAS DE
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Quanto vale um profissional que realmente domina Redes Neurais?
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MUITO! E o mercado já respondeu essa pergunta.
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Domínio técnico muda o jogo da sua carreira!
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ASSISTA A AULA DE INTRODUÇÃO
A SEGUIR E APRENDA
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PARA SUA CARREIRA
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- Para que serve cada um dos Algoritmos que são absolutamente indispensáveis na carreira de pleno à sênior (nacional ou internacional)
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SE VOCÊ BUSCA CRESCIMENTO E SEGURANÇA TÉCNICA, ESSE É O PRÓXIMO PASSO
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SUPORTE
Suas dúvidas serão sanadas pelo próprio professor, inclusive por WhatsApp, quantas vezes quiser!
CARGA HORÁRIA
280 aulas
75 horas de puro conteúdo técnico! Tudo inteiramente disponível para você começar já!
ACESSO DOBRADO
São 02 anos de acesso para você poder estudar no seu tempo
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Em menos de 2 minutos, você verá um algoritmo de REDES NEURAIS - YOLO, apontar com precisão objetos em tempo real e detectá-los!
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Isso é domínio técnico.
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Incontestável método para quem quer trabalhar com IA com base técnica de verdade
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MÉTODO IA PROFISSIONAL
MÉTODO IA PROFISSIONAL
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MODELO
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A BASEMATEMÁTICA NECESSÁRIA PARA QUE VOCÊ SEJA CAPAZ DE ENTENDER O PROBLEMA DE NEGÓCIO
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ALGORITMO
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TRANSFORMAMOS ESSA MATEMÁTICA EM CÓDIGO PYTHON PURO, PASSO A PASSO, PARA DESENVOLVER O ALGORITMO
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MUNDO
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APLICAMOS O ALGORITMO EM UM CASE REAL PARA QUE VOCÊ TREINE SEU APRENDIZADO E TENHA PORTIFÓLIO QUE SABE EXPLICAR EM ENTREVISTAS
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Quem conhece
tem segurança no método!
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VEJA TUDO QUE VOCÊ PODE FAZER COM ESSES ALGORITMOS
em minutos ...
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ALGORITMO - REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS EM SÉRIES TEMPORAIS
APLICAÇÃO - PREVISÃO DE TRÁFEGO EM WEBSITES
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APLICAÇÃO - PREVISÃO DE TRÁFEGO EM WEBSITES
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ALGORITMO - REDES NEURAIS LSTM E GRU
APLICAÇÃO - TRADING QUANTITATIVO
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APLICAÇÃO - TRADING QUANTITATIVO
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APLICAÇÃO - TRADING QUANTITATIVO
CONTEÚDO DETALHADO PARA VOCÊ COMEÇAR JÁ!
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CURSO 01. Redes Neurais: Fundamentos
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Aula 01: Redes Neurais – Inspiração Biológica
Aula 02: Redes Neurais – Por que usar Redes Neurais?
Aula 03: Redes Neurais – Neurônio Artificial
Aula 04: Redes Neurais – Funções de Ativação
Aula 05: Redes Neurais – Arquitetura
Aula 06: Redes Neurais – Perceptron
Aula 07: Redes Neurais – Perceptron Multicamadas (Backpropagation)
Aula 08: Redes Neurais – Revisão Geral
Aula 09: Trade-off Bias/Variance – Underfitting e Overfitting
Aula 10: Redes Neurais – Arquitetura do Algoritmo
Aula 11: activation.py/logg.py/dataset.py
Aula 12: Layer.py
Aula 13: Algoritmo NN.py
Aula 14: Keras – Introdução e Preparação dos Dados
Aula 15: Keras – Camadas e Treino
Aula 16: Keras – Monitoramento e Callbacks
Aula 17: Keras – Salvando e Monitorando
Aula 18: Keras – Ajuste de Hiperparâmetros
Aula 19: Keras – Aplicação e Métricas
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CURSO 02. Redes Neurais Convolucionais (CNN)
CURSO 02. Redes Neurais Convolucionais (CNN)
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Aula 01: Por que precisamos das CNNs?
Aula 02: Visão Computacional – Imagens Digitais
Aula 03: Visão Computacional – Filtros
Aula 04: Técnicas de Normalização
Aula 05: Fundamentos de NLP – Representação Computacional de Texto
Aula 06: Fundamentos de Séries Temporais – Estacionariedade e Autocorrelação
Aula 07: Fundamentos de Séries Temporais – Janelas Deslizantes e Embeddings Temporais
Aula 08: Camadas Convolucionais – Operações de Convolução
Aula 09: Camadas Convolucionais – Pooling e Normalização
Aula 10: Camadas Convolucionais – Arquitetura Completa
Aula 11: Arquiteturas Clássicas
Aula 12: Arquiteturas Modernas
Aula 13: Arquiteturas Especializadas
Aula 14: Refatorando Redes Neurais
Aula 15: Algoritmo da Camada Convolucional I – Filtros
Aula 16: Algoritmo da Camada Convolucional II – Padding
Aula 17: Algoritmo da Camada Convolucional III – Forward
Aula 18: Algoritmo da Camada Convolucional IV – Backward
Aula 19: Algoritmo da Camada Max Pooling
Aula 20: Algoritmo da Camada Flatten
Aula 21: Teste de Rede Neural
Aula 22: TensorFlow – Por que usar Tensores?
Aula 23: Gradient Tape
Aula 24: Regressão Linear com TensorFlow
Aula 25: Rede Neural Simples com TensorFlow
Aula 26: Rede Neural Simples com TensorFlow – OOP
Aula 27: Modelo de Classificação de Comidas – Introdução
Aula 28: Modelo de Classificação de Comidas – Avaliação
Aula 29: Modelo de Classificação de Comidas – DenseNet
Aula 30: Modelo de Classificação de Comidas – Avaliação
Aula 31: CNN aplicada à Classificação de Textos – 1D Convolution
Aula 32: CNN aplicada à Classificação de Textos – Treinamento
Aula 33: CNN aplicada à Classificação de Textos – Avaliação
Aula 34: Previsão de Tráfego em Sites com CNN
Aula 01: Por que precisamos das CNNs?
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CURSO 03. Redes Neurais para Séries Temporais (RNN, GRU, LSTM)
CURSO 03. Redes Neurais para Séries Temporais (RNN, GRU, LSTM)
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Aula 01: Introdução às Séries Temporais
Aula 02: Introdução às Séries Temporais – Exemplo Numérico
Aula 03: Introdução às Redes Neurais Recorrentes
Aula 04: Backpropagation Through Time (BPTT)
Aula 05: Arquitetura LSTM
Aula 06: Arquitetura GRU
Aula 07: Algoritmo da Camada Recorrente (RNN)
Aula 08: Teste da Camada RNN
Aula 09: Algoritmo da Camada LSTM – Forward
Aula 10: Algoritmo da Camada LSTM – Backward
Aula 11: Algoritmo da Camada GRU
Aula 12: PyTorch – Tensores
Aula 13: PyTorch – GPU
Aula 14: PyTorch – torch.compile
Aula 15: Regressão Linear com PyTorch
Aula 16: Redes Neurais com PyTorch – Dataset
Aula 17: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – I: O Projeto
Aula 18: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – II: Fontes de Dados
Aula 19: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – III: Feature Engineering
Aula 20: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – IV: Modelo
Aula 21: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – V: Estratégia
Aula 22: Trading Quantitativo com LSTM/GRU – VI: Backtest
Aula 01: Introdução às Séries Temporais
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Aula 12: PyTorch – Tensores
Aula 13: PyTorch – GPU
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CURSO 04. BERT e Transformers
CURSO 04. BERT e Transformers
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Aula 01: BERT – Introdução
Aula 02: One-Hot Encoding e Bag of Words
Aula 03: TF-IDF
Aula 04: GloVe – Conceito
Aula 05: GloVe – Demonstração
Aula 06: Word2Vec
Aula 07: Arquitetura Transformer – Overview
Aula 08: Self-Attention
Aula 09: Multi-Head Attention – Mecanismo
Aula 10: Positional Encoding
Aula 11: Encoder Block
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Aula 13: Masked Multi-Head Attention
Aula 14: Decoder Multi-Head Attention
Aula 15: Decoder Block
Aula 16: Overview do Modelo BERT
Aula 17: Embedding Layers
Aula 18: Masked Language Modeling (MLM)
Aula 19: Next Sentence Prediction (NSP)
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Aula 21: Algoritmo BERT – Tokenização
Aula 22: Algoritmo BERT – Geração de MLM e NSP
Aula 23: Teste de Geração MLM e NSP
Aula 24: Data Loader
Aula 25: Embeddings
Aula 26: Attention
Aula 27: Implementação Geral
Aula 28: Cabeças MLM/NSP
Aula 29: Treinamento e Avaliação
Aula 30: Aplicação – Análise de Impacto em Textos I
Aula 31: Aplicação – Análise de Impacto em Textos II
Aula 32: Aplicação – Análise de Impacto em Textos III
Aula 33: Aplicação – Análise de Impacto em Textos IV
Aula 34: Aplicação – Análise de Impacto em Textos V
Aula 01: BERT – Introdução
Aula 02: One-Hot Encoding e Bag of Words
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Aula 05: GloVe – Demonstração
Aula 06: Word2Vec
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Aula 16: Overview do Modelo BERT
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CURSO 05. YOLO (Detecção de Objetos)
CURSO 05. YOLO (Detecção de Objetos)
CURSO 05. YOLO (Detecção de Objetos)
Aula 01: Introdução ao YOLO
Aula 02: Bounding Boxes
Aula 03: Confidence Score e Classificação
Aula 04: Inferência com YOLO
Aula 05: Aspectos do Treinamento
Aula 06: Estrutura do Modelo
Aula 07: Dataset e DataLoader
Aula 08: Treinamento
Aula 09: Inferência I
Aula 10: Inferência II
Aula 11: Detecção com Darknet em Imagens
Aula 12: Detecção com OpenCV em Imagens
Aula 13: Contagem de Objetos em Imagens
Aula 14: Detecção com Darknet em Vídeo
Aula 15: Detecção com OpenCV em Vídeo
Aula 16: Projeto Aplicado – Detecção de Cards
Aula 17: Dataset para Detecção de Cards
Aula 18: Treinamento I
Aula 19: Treinamento II
Aula 20: Aplicação Final
Aula 01: Introdução ao YOLO
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Aula 03: Confidence Score e Classificação
Aula 04: Inferência com YOLO
Aula 05: Aspectos do Treinamento
Aula 06: Estrutura do Modelo
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Aula 09: Inferência I
Aula 10: Inferência II
Aula 11: Detecção com Darknet em Imagens
Aula 12: Detecção com OpenCV em Imagens
Aula 13: Contagem de Objetos em Imagens
Aula 14: Detecção com Darknet em Vídeo
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Aula 16: Projeto Aplicado – Detecção de Cards
Aula 17: Dataset para Detecção de Cards
Aula 18: Treinamento I
Aula 19: Treinamento II
Aula 20: Aplicação Final
Aula 01: Introdução ao YOLO
Aula 02: Bounding Boxes
Aula 03: Confidence Score e Classificação
Aula 04: Inferência com YOLO
Aula 05: Aspectos do Treinamento
Aula 06: Estrutura do Modelo
Aula 07: Dataset e DataLoader
Aula 08: Treinamento
Aula 09: Inferência I
Aula 10: Inferência II
Aula 11: Detecção com Darknet em Imagens
Aula 12: Detecção com OpenCV em Imagens
Aula 13: Contagem de Objetos em Imagens
Aula 14: Detecção com Darknet em Vídeo
Aula 15: Detecção com OpenCV em Vídeo
Aula 16: Projeto Aplicado – Detecção de Cards
Aula 17: Dataset para Detecção de Cards
Aula 18: Treinamento I
Aula 19: Treinamento II
Aula 20: Aplicação Final
CURSO 06. Transfer Learning
CURSO 06. Transfer Learning
CURSO 06. Transfer Learning
Aula 01: Conceito e Vantagens do Transfer Learning
Aula 02: Fundamentos do Algoritmo
Aula 03: Implementação do Algoritmo
Aula 04: Aplicação em Imagens I
Aula 05: Aplicação em Imagens II
Aula 06: Aplicação em Imagens III
Aula 07: Aplicação em Imagens IV
Aula 08: Aplicação em Texto
Aula 01: Conceito e Vantagens do Transfer Learning
Aula 02: Fundamentos do Algoritmo
Aula 03: Implementação do Algoritmo
Aula 04: Aplicação em Imagens I
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Além de tudo isso, você ainda vai ganhar 04 BÔNUS
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CURSO OVERVIEW DE PYTHON PARA IA & DADOS
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MÓDULOS:
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- Python básico
- Pandas
- Numpy
- Scikit-Learn
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- Scikit-Learn
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- OOP
- Modelo servidor- cliente
- FastApi
- Docker
- Seaborn
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CURSO OVERVIEW DE MATEMÁTICA PARA IA & DADOS
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MÓDULOS:
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- Matemática básica
- Cálculo
- Álgebra linear
- Probabilidade
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- Estatística
- Otimização numérica
- Modelagem Matemática
- Grafos
- Heurísticas np Hard
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E - books
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- Python
- Matemática
- Algoritmos de IA Básica
- Algoritmos de IA Avançada
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Prazo Dobrado
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02 ANOS DE ACESSO
Ganhará o dobro de acesso pelo mesmo valor, para estudar no seu ritmo!
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SUPORTE DE VERDADE
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SUPORTE VIA WHATSAPP
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Comodidade e proximidade para você!
Todas as dúvidas são tiradas pelo próprio professor Raphael, nossos atendentes cuidam para que cada dúvida seja respondida pelo prof o mais rápido possível!
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CAMPO DE DÚVIDAS
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A cada aula, em nossa plataforma, tem disponível um botão de "dúvidas" que é encaminhada diretamente para o professor caso prefira.
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Você NUNCA viu um curso tão completo e muito menos, com um valor tão baixo para esse tipo de formação
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63% DE DESCONTO PARA PAGAMENTO VIA PIX
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de 2.159,00
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EXCLUSIVO PARA PAGAMENTOS VIA PIX
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53% DE DESCONTO PARA PAGAMENTO COM CARTÃO
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por apenas 12x de R$ 83,09
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OU à vista, no cartão de crédito, por R$ 997,00
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Quem é o
Prof. Raphael Dutenkefer?
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Prof. Raphael Dutenkefer?
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Doutor e Mestre pela Universidade Politécnica da USP, graduado em Economia pela Fundação Getúlio Vargas e formado em Engenharia de Software pela 42 São Paulo. Trabalha há 18 anos no mercado nacional e internacional e conta com um extenso currículo no setor acadêmico, hoje, Pós Doc, na Universidade de São Paulo e AI Data Specialist nos EUA .
O prof Raphael é o criador da Metodologia IA Profissional, unindo matemática, programação em Python e aplicação real para ensinar Inteligência Artificial e Machine Learning de forma clara, prática e orientada ao mercado.
Doutor e Mestre pela Universidade Politécnica da USP, graduado em Economia pela Fundação Getúlio Vargas e formado em Engenharia de Software pela 42 São Paulo. Trabalha há 18 anos no mercado nacional e internacional e conta com um extenso currículo no setor acadêmico, hoje, Pós Doc, na Universidade de São Paulo e AI Data Specialist nos EUA .
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Se você chegou até aqui, provavelmente está pensando em uma dessas perguntas...
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1. Preciso dominar bem Programação em Python?
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Você precisa ter noção básica de Python. Mas não precisa ser avançado. O Redes Neurais 360 inclui como bônus o curso Overview de Python para IA. Isso garante que você acompanhe as implementações sem ficar travado.
Você precisa ter noção básica de Python. Mas não precisa ser avançado. O Redes Neurais 360 inclui como bônus o curso Overview de Python para IA. Isso garante que você acompanhe as implementações sem ficar travado.
Você precisa ter noção básica de Python. Mas não precisa ser avançado. O Redes Neurais 360 inclui como bônus o curso Overview de Python para IA. Isso garante que você acompanhe as implementações sem ficar travado.
2. Preciso dominar Matemática?
2. Preciso dominar Matemática?
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Você não precisa ser especialista em matemática. Mas redes neurais envolvem conceitos como:
- Gradiente
- Função de custo
- Otimização
- Probabilidade
- Regularização
Por isso, o curso também inclui como bônus o Overview de Matemática para IA, que revisa os tópicos realmente necessários para entender redes neurais. Aqui você aprende matemática funcional, aplicada ao modelo. Nada de teoria abstrata desnecessária
Você não precisa ser especialista em matemática. Mas redes neurais envolvem conceitos como:
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Você não precisa ser especialista em matemática. Mas redes neurais envolvem conceitos como:
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Por isso, o curso também inclui como bônus o Overview de Matemática para IA, que revisa os tópicos realmente necessários para entender redes neurais. Aqui você aprende matemática funcional, aplicada ao modelo. Nada de teoria abstrata desnecessária
3. Quais carreiras posso buscar com esse curso ?
3. Quais carreiras posso buscar com esse curso ?
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O Redes Neurais 360 é voltado para quem quer atuar com Deep Learning de verdade. Entre as funções onde esse domínio é diferencial:
• Machine Learning Engineer
• AI Engineer
• Deep Learning Engineer
• Data Scientist (Pleno e Sênior)
• Computer Vision Engineer
• NLP Engineer
• Quantitative ML Researcher
É o tipo de conhecimento que eleva seu nível técnico dentro dessas posições.
O Redes Neurais 360 é voltado para quem quer atuar com Deep Learning de verdade. Entre as funções onde esse domínio é diferencial:
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• Computer Vision Engineer
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• Quantitative ML Researcher
É o tipo de conhecimento que eleva seu nível técnico dentro dessas posições.
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É o tipo de conhecimento que eleva seu nível técnico dentro dessas posições.
4. Esse curso é avançado ?
4. Esse curso é avançado ?
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Se você quer crescer na carreira, assumir posições mais estratégicas e disputar vagas com melhor remuneração, já percebeu que dominar redes neurais deixou de ser diferencial passou a ser requisito.
Se você é júnior e já está há pelo menos 2 anos na área, ou é pleno, ou até sênior e ainda não domina arquiteturas de redes neurais com segurança, este curso é para você.
O Redes Neurais 360 foi estruturado para levar profissionais que já atuam com dados ou Machine Learning a um novo patamar técnico dominando CNN, LSTM, Transformers, YOLO e Transfer Learning com entendimento real.
Se você quer crescer na carreira, assumir posições mais estratégicas e disputar vagas com melhor remuneração, já percebeu que dominar redes neurais deixou de ser diferencial passou a ser requisito.
Se você é júnior e já está há pelo menos 2 anos na área, ou é pleno, ou até sênior e ainda não domina arquiteturas de redes neurais com segurança, este curso é para você.
O Redes Neurais 360 foi estruturado para levar profissionais que já atuam com dados ou Machine Learning a um novo patamar técnico dominando CNN, LSTM, Transformers, YOLO e Transfer Learning com entendimento real.
Se você quer crescer na carreira, assumir posições mais estratégicas e disputar vagas com melhor remuneração, já percebeu que dominar redes neurais deixou de ser diferencial passou a ser requisito.
Se você é júnior e já está há pelo menos 2 anos na área, ou é pleno, ou até sênior e ainda não domina arquiteturas de redes neurais com segurança, este curso é para você.
O Redes Neurais 360 foi estruturado para levar profissionais que já atuam com dados ou Machine Learning a um novo patamar técnico dominando CNN, LSTM, Transformers, YOLO e Transfer Learning com entendimento real.
5. E se eu já sou da área, vale a pena?
5. E se eu já sou da área, vale a pena?
5. E se eu já sou da área, vale a pena?
Principalmente. Muitos profissionais usam CNN, LSTM ou Transformers sem entender profundamente:
- como o gradiente se comporta
- como a arquitetura influencia o aprendizado
- por que o modelo instabiliza
- como ajustar de forma estruturada
Se você quer parar de depender de tentativa e erro e ganhar segurança técnica real, essa formação eleva seu nível.
Principalmente. Muitos profissionais usam CNN, LSTM ou Transformers sem entender profundamente:
- como o gradiente se comporta
- como a arquitetura influencia o aprendizado
- por que o modelo instabiliza
- como ajustar de forma estruturada
Se você quer parar de depender de tentativa e erro e ganhar segurança técnica real, essa formação eleva seu nível.
Principalmente. Muitos profissionais usam CNN, LSTM ou Transformers sem entender profundamente:
- como o gradiente se comporta
- como a arquitetura influencia o aprendizado
- por que o modelo instabiliza
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Se você quer parar de depender de tentativa e erro e ganhar segurança técnica real, essa formação eleva seu nível.
6. O curso é teórico demais?
6. O curso é teórico demais?
6. O curso é teórico demais?
Não. O Redes Neurais 360 segue o Método IA Profissional, dividido em três etapas:
Modelo — você entende a base matemática por trás da arquitetura.
Algoritmo — transforma essa lógica em código Python, passo a passo.
Mundo — aplica em um case real e constrói portfólio que sabe explicar.
Você não aprende só a usar biblioteca. Você entende, implementa e aplica.
Não. O Redes Neurais 360 segue o Método IA Profissional, dividido em três etapas:
Modelo — você entende a base matemática por trás da arquitetura.
Algoritmo — transforma essa lógica em código Python, passo a passo.
Mundo — aplica em um case real e constrói portfólio que sabe explicar.
Você não aprende só a usar biblioteca. Você entende, implementa e aplica.
Não. O Redes Neurais 360 segue o Método IA Profissional, dividido em três etapas:
Modelo — você entende a base matemática por trás da arquitetura.
Algoritmo — transforma essa lógica em código Python, passo a passo.
Mundo — aplica em um case real e constrói portfólio que sabe explicar.
Você não aprende só a usar biblioteca. Você entende, implementa e aplica.
7. Eu já fiz curso de Machine Learning. Esse é diferente em quê?
7. Eu já fiz curso de Machine Learning. Esse é diferente em quê?
7. Eu já fiz curso de Machine Learning. Esse é diferente em quê?
A maioria dos cursos ensina: “Como usar a arquitetura X.” Poucos ensinam: “Como a arquitetura X realmente funciona.”
O Redes Neurais 360 ensina:
- O mecanismo do modelo
- A lógica do treinamento
- O comportamento do gradiente
- A estrutura interna das camadas
E, depois, a aplicação prática
Você sai com critério técnico, não apenas repertório de biblioteca.
A maioria dos cursos ensina: “Como usar a arquitetura X.” Poucos ensinam: “Como a arquitetura X realmente funciona.”
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Copyright © 2026 | Todos os direitos reservados.
Algoritmos Academy LTDA.
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