Este guia é para quem já sabe um pouco de Python e quer entender como as redes neurais funcionam e como treiná-las com PyTorch ou TensorFlow. Todos os cursos são da Udemy, e eu conferi os dados na página de cada um.
- Melhor em português: o Deep Learning com Python de A a Z, da IA Expert Academy (Jones Granatyr), com 21,5 h e atualizado em junho de 2026.
- Para entender a fundo (em inglês): o A deep understanding of deep learning, do Mike X Cohen, em PyTorch e com legenda automática em português.
- Para projetos com PyTorch (em inglês): o PyTorch for Deep Learning Bootcamp, de Daniel Bourke e Andrei Neagoie.
- Para uma visão geral de IA em português: a Formação Completa em Inteligência Artificial 2026, do Fernando Amaral.
| Curso | Nível | Duração | Ver curso |
|---|---|---|---|
| Deep Learning com Python de A a Z – O Curso Completo Udemy Melhor em português | Todos os níveis | 21,5 h | Ver curso |
| A deep understanding of deep learning (with Python intro) Udemy Para entender a fundo | Iniciante | 57,5 h | Ver curso |
| PyTorch for Deep Learning Bootcamp Udemy Para projetos com PyTorch | Iniciante | 52 h | Ver curso |
| Formação Completa em Inteligência Artificial 2026 Udemy Visão geral de IA | Todos os níveis | 33,5 h | Ver curso |
O que um curso de deep learning ensina
Uma rede neural tem camadas de unidades ligadas por pesos: uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Treinar a rede é ajustar esses pesos, repetindo um ciclo muitas vezes:
- Propagação direta (forward). Os dados passam pela rede e saem como uma previsão.
- Perda (loss). Uma função mede a distância entre a previsão e a resposta certa.
- Retropropagação (backpropagation). O gradiente da perda é calculado para cada peso, da saída de volta para a entrada.
- Atualização. Um otimizador ajusta cada peso na direção que diminui a perda.
Em cima desse ciclo, os cursos cobrem as arquiteturas principais: redes convolucionais (CNNs) para imagens, redes recorrentes (RNNs) para sequências e transformers, que é a arquitetura dos modelos de linguagem atuais. O código roda num framework, em geral PyTorch ou TensorFlow com Keras.
Deep learning não é a minha área (trabalho com DevOps), então fico numa sugestão prática: treinar redes neurais só com a CPU pode ficar lento. Antes de começar, veja se você vai ter acesso a uma GPU, na sua máquina ou num notebook na nuvem.
IA Expert Academy (Jones Granatyr): melhor em português
Deep Learning com Python de A a Z – O Curso Completo
Jones Granatyr, IA Expert Academy • Udemy
É o curso de deep learning em português mais atualizado que encontrei, com redes neurais artificiais, convolucionais e recorrentes e mapas auto-organizáveis. É para quem quer aprender o tema do começo ao fim com aulas em português.
- Nível
- Todos os níveis
- Duração
- 21,5 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,7 (2,9 mil)
- Áudio
- Português
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- Em português, atualizado em 25/06/2026
- Redes neurais artificiais, convolucionais e recorrentes e mapas auto-organizáveis
- 4,7 de nota com cerca de 2,9 mil avaliações
Contras
- Várias arquiteturas em 21,5 h: menos tempo para cada uma
São 21,5 h, marcadas para todos os níveis, com atualização em 25/06/2026. Tem nota 4,7 com cerca de 2,9 mil avaliações. Como passa por várias arquiteturas, cada uma recebe menos tempo do que nos cursos longos em inglês.
Mike X Cohen: para entender a fundo
A deep understanding of deep learning (with Python intro)
Mike X Cohen • Udemy
São 57,5 h de deep learning em PyTorch, com uma abordagem experimental e científica e uma introdução a Python. É para quem quer entender por que as redes funcionam e aceita aulas em inglês com legenda automática em português.
- Nível
- Iniciante
- Duração
- 57,5 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,8 (6,6 mil)
- Áudio
- Inglês
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- Deep learning em PyTorch, com uma abordagem experimental e científica
- Inclui uma introdução a Python
- 4,8 de nota, atualizado em 01/08/2026
Contras
- Áudio em inglês; a legenda em português é gerada automaticamente
- 57,5 h de vídeo: exige fôlego
Tem a maior nota da lista, 4,8, com cerca de 6,6 mil avaliações, e foi atualizado em 01/08/2026. É marcado para iniciantes. A contrapartida é o tamanho: conte com semanas de estudo.
Daniel Bourke e Andrei Neagoie: para projetos com PyTorch
PyTorch for Deep Learning Bootcamp
Daniel Bourke, Andrei Neagoie • Udemy
São 52 h de PyTorch, marcadas para iniciantes, para quem quer escrever e treinar modelos num dos dois frameworks mais usados. O áudio é em inglês, com legenda automática em português.
- Nível
- Iniciante
- Duração
- 52 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,6 (6,4 mil)
- Áudio
- Inglês
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- 52 h de PyTorch, marcado para iniciantes
- 4,6 de nota com cerca de 6,4 mil avaliações
Contras
- Áudio em inglês; a legenda em português é gerada automaticamente
- Última atualização em 19/02/2026
Tem nota 4,6 com cerca de 6,4 mil avaliações. A última atualização é de 19/02/2026, a mais antiga entre os escolhidos. Por isso eu conferiria a data de novo na página antes de começar, já que curso de framework tende a envelhecer rápido.
Fernando Amaral: para uma visão geral de IA
Formação Completa em Inteligência Artificial 2026
Fernando Amaral • Udemy
São 33,5 h em português que passam por machine learning, deep learning, redes neurais, LLMs e IA generativa. É para quem quer uma visão ampla de IA antes de se aprofundar em deep learning.
- Nível
- Todos os níveis
- Duração
- 33,5 h
- Certificado
- De conclusão
- Avaliação
- 4,6 (6,5 mil)
- Áudio
- Português
- Legendas
- Português (automática)
Prós
- 33,5 h em português, atualizado em 26/05/2026
- Machine learning, deep learning, LLMs e IA generativa no mesmo curso
- 4,6 de nota com cerca de 6,5 mil avaliações
Contras
- Amplo: cada tema tem menos profundidade que num curso dedicado
Aqui deep learning divide espaço com o resto da IA. Foi atualizado em 26/05/2026 e tem nota 4,6 com cerca de 6,5 mil avaliações, o maior número entre os cursos em português desta lista.
Como escolhi
Usei a mesma metodologia dos outros guias. Aqui pesaram quatro critérios: profundidade em como as redes são treinadas, o framework usado, atualização em 2026 e aulas ou legenda em português. Por enquanto só comparo cursos da Udemy. Li todos os dados na página de cada curso em 28/09/2026.
Deixei de fora o Deep Learning de A a Z com PyTorch e Python, também da IA Expert Academy, sem atualização desde fevereiro de 2022, e os cursos de PyTorch e de TensorFlow do Jose Portilla, atualizados pela última vez em 2023 e 2022. Para TensorFlow em inglês, o curso da Lazy Programmer tem boa nota, mas não tem legenda em português.
Perguntas frequentes
PyTorch ou TensorFlow?
Se não houver motivo para escolher um deles, comece pelo PyTorch, que é o framework dos dois cursos em inglês desta lista. Escolha TensorFlow se a sua equipe ou as vagas que você procura já usam. As ideias (camadas, perda, retropropagação) valem para os dois.
Preciso saber matemática?
Ajuda saber o que são derivada e matriz, porque a retropropagação e as camadas são construídas sobre elas. Você não precisa dominar esses assuntos antes de começar.
Devo aprender machine learning antes?
Deep learning é uma parte de machine learning. Se você nunca treinou nenhum modelo, fazer um curso de machine learning antes deixa mais fáceis as ideias de treino, validação e overfitting.
Os cursos em inglês têm legenda em português?
Sim. Os cursos do Mike X Cohen e de Daniel Bourke e Andrei Neagoie têm legenda em português gerada automaticamente.
Quanto tempo leva?
Os cursos desta lista vão de 21,5 h a 57,5 h de vídeo. Some o tempo de rodar e alterar o código por conta própria, que é onde a maior parte do aprendizado acontece.