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Economia de R$ 150,00
No curso Hands on: Aprendizado de Máquina (Machine Learning) você se qualifica para produzir, rápida e automaticamente, modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, e entregar resultados mais rápidos e precisos – mesmo em grande escala.
Venha conhecer os recursos de Inteligência Artificial e capacidade para implementar outras estruturas computacionais de modo 100% EaD e assíncrono.
O curso foi desenvolvido com metodologia Hands On - "mão na massa" ou "aprender fazendo".
É totalmente prático, com tópicos que, durante todo processo de ensino, os alunos são desafiados em uma série de cenários cada vez mais complexos, uma intensa experiência imersiva em linguagem de programação (Python) extremamente aplicável a situações do mundo real.
Evolua no mundo da Inteligência Artificial com Hands on em Aprendizado de Máquina (Machine Learning).
Vem conosco e entre em modo IA-Labs.
Imediato após a confirmação do pagamento
Avançado
80 horas
100% EaD (online), formato autoinstrucional
Acesso por 12 meses após a matrícula
Aproveitamento mínimo de 60% para certificação
Projetos práticos (casos de uso) do nível iniciante ao avançado com bases de dados públicas - Kaggle:
Ecossistema de Aprendizagem de Máquina (ML)
Manipulação de dados - Pandas
Arranjos multidimensionais - NumPy
Criação de gráficos com Matplotlib
Estatística descritiva
Preparação de dados
Seleção de Características (RFE)
Reamostragem - Validação Cruzada
Métricas de Desempenho
Algoritmos de Classificação
Algoritmos de Regressão
Modelos Generalizados
Análise Discriminante Linear/Quadrática
Máquina de Vetor de Suporte
Árvore de Decisão
Naive Bayes
Comparação de algoritmos
Fluxos de trabalho com pipelines
Uso de Ensembles
Técnicas de Bagging e Boosting
Voting Ensembles
Ajuste de Hiper Parâmetros
ANNs vs Bagging/Boosting
Salvar/Carregar modelos ML
Introdução à Ciência de Dados
Pré-Processamento de Dados
Análise de Dados
Classificação, Clusterização e Regressão
Visualização de Dados
Profissionais de TI, estudantes, interessados em Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Machine Learning, Deep Learning, NLP e Mineração de Texto.
Horário flexível de estudo
Material didático completo na plataforma
Acesso imediato ao Portal IA-Labs
Questionário final com desempenho mínimo de 60%
Certificado digital em até 5 dias
O Machine Learning permite a criação de modelos preditivos que analisam grandes volumes de dados complexos com precisão. Essas tecnologias são a base de carros autônomos, sistemas de recomendação, detecção de fraudes e muitas outras aplicações inovadoras.
Dominar essas técnicas abre portas para oportunidades em áreas estratégicas como ciência de dados, IA empresarial e desenvolvimento de sistemas inteligentes, sendo uma das habilidades mais demandadas no mercado tecnológico atual.
Carga Horária | 80 |
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O que vai aprender? | Projetos práticos (casos de uso) do nível iniciante ao avançado com bases de dados públicas - Kaggle, uma subsidiária da Google LLC. De forma detalhada:
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Pré-requisito |
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Público-alvo | Iniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligencia Artificial, na área da Ciência de Dados, Aprendizagem de máquina (Machine Learning), Aprendizagem Profunda (Deep Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Mineração de Texto (ou suas subdivisões: Text Mining, Text Processing, Text Analytics). |
Como estudar | EAD |
Coligada | 1 |
Processo Seletivo | 1 |
Nível de Ensino | ES |
Tipo de curso | Cursos Profissionalizantes |
Área Tecnológica | Inteligência Artificial |
Informações adicionais | O que é Aprendizado de Máquina (Machine Learning)? A tecnologia de aprendizagem de máquina é considerada um subcampo da Inteligência Artificial, que trabalha com a ideia de que as máquinas podem aprender sozinhas ao terem acesso a grandes volumes de dados. A definição mais simples é que as máquinas podem detectar padrões e criar conexões entre dados, e algoritmos sofisticados, para aprenderem sozinhas a executar uma tarefa. Como funciona? Basicamente, os algoritmos utilizam análises estatísticas aprimoradas sobre os dados que recebem, resultando em respostas e previsões mais precisas. O Machine Learning permite que as aplicações de software se tornem mais “inteligentes” e preditivas, sem que seja necessário programá-las com frequência para que elas “aprendam”. Qual a importância do machine learning? O interesse no aprendizado de máquina se deve aos mesmos fatores que tornaram a mineração de dados mais popular do que nunca: coisas como os crescentes volume e variedade de dados disponíveis, o processamento computacional mais barato e poderoso, o armazenamento de dados acessível etc. Tudo isso significa que é possível produzir, rápida e automaticamente, modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, e entregar resultados mais rápidos e precisos – mesmo em grande escala. E ao construir modelos precisos, uma organização tem mais chances de identificar oportunidades lucrativas – ou de evitar riscos desconhecidos. Eis alguns exemplos de aplicações de machine learning, que você já deve ter ouvido falar:
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