Essa disciplina apresenta os fundamentos de "deep-learning" e o uso das bibliotecas Keras e TensorFlow, que são específicas para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Nessa disciplina os alunos aprendem como criar, treinar e utilizar uma rede neural "deep-learning". A disciplina se baseia em vários estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes "deep-learning" em várias áreas do conhecimento. O objetivo principal dessa disciplina é mostrar aos alunos como redes neurais tipo "deep-learning" realmente funcionam e capacitar os alunos a aplicar essas redes em suas próprias aplicações. A utilização do Keras e TensorFlow permite que os alunos aprendam facilmente como formular, criar e implementar problemas de aprendizado de máquina usando redes "deep-learning".

Essa disciplina apresenta como construir redes neurais convolucionais e sua aplicação a imagens e vídeos. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como construir uma rede neural convolucional, suas principais variações e como aplicar esse tipo de rede em tarefas de processamento de imagens e vídeos. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais convolucionais "deep-learning" para detecção e reconhecimento visual usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.

Essa disciplina apresenta como construir redes neurais recorrentes para processamento de sequências temporais, processamento de linguagem natural, música e áudio. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como funcionam as redes neurais recorrentes e suas variantes usuais, tais como, GRU e LSTM. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais recorrentes "deep-learning" para problemas de linguagem natural, áudio, música e reconhecimento de fala usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.

O potencial da inteligência artificial de imitar o processo de pensamento humano vai além de tarefas passivas e repetitivas, as redes neurais "deep-learning" são também capazes de atividades criativas. Essa disciplina apresenta como aplicar redes neurais para realizar tarefas criativas, tais como, criar uma obra de arte e desenvolver "chatbots". Além disso, essa disciplina ensina a etapa final de desenvolvimento de um sistema inteligente, que é a sua transformação em um produto comercial realizando o "deploy" da solução em um website.