Descrição do Curso:

Seja bem-vindo ao curso "Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Fundamentos e Aplicações". Este curso abrangente proporcionará a você um conhecimento profundo sobre os princípios fundamentais da inteligência artificial e como aplicá-los na prática. Em cada um dos módulos, você explorará tópicos especializados e obterá insights valiosos sobre as aplicações atuais dessa tecnologia revolucionária.



Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial

Neste módulo introdutório, você será apresentado aos conceitos básicos e definição de inteligência artificial. Descobrirá sua fascinante história e mergulhará nas diversas aplicações da inteligência artificial no mundo real.



Módulo 2: Aprendizado de Máquina - Fundamentos

Este módulo fornecerá uma base sólida no aprendizado de máquina. Você explorará diferentes tipos de aprendizado, desde o supervisionado até o não supervisionado e por reforço. Além disso, conhecerá os principais algoritmos utilizados em cada abordagem.



Módulo 3: Modelos de Aprendizado de Máquina

Neste módulo, você se aprofundará nos modelos essenciais para o aprendizado de máquina. Aprenderá sobre árvores de decisão, regressão linear, regressão logística, máquinas de vetores de suporte e redes neurais. Compreenderá como aplicar esses modelos em problemas do mundo real.



Módulo 4: Pré-processamento de Dados

Um bom pré-processamento de dados é crucial no aprendizado de máquina. Neste módulo, você aprenderá técnicas de limpeza e transformação de dados, redução de dimensionalidade, tratamento de valores ausentes, normalização de dados e codificação de variáveis categóricas.



Módulo 5: Avaliação de Modelos

Avaliar os modelos é uma etapa fundamental do processo de aprendizado de máquina. Neste módulo, você explorará métricas de avaliação de modelos, validação cruzada, matriz de confusão, curvas ROC e AUC. Dominar essas técnicas o ajudará a tomar decisões informadas sobre o desempenho dos modelos.



Módulo 6: Aprendizado Supervisionado

No módulo de aprendizado supervisionado, você se aprofundará em técnicas de regressão e classificação. Você aprenderá como aplicar regressão logística, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte em problemas específicos, utilizando conjuntos de dados reais.



Módulo 7: Aprendizado Não Supervisionado

Aprender a obter informações valiosas a partir de dados não rotulados é essencial. Neste módulo, você explorará técnicas de aprendizado por agrupamento (clustering), análise de componentes principais (PCA) e agrupamento hierárquico, permitindo identificar padrões e estruturas ocultas em seus dados.



Módulo 8: Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço é uma área emocionante da inteligência artificial. Neste módulo, você se familiarizará com os conceitos básicos desse tipo de aprendizado, explorará agentes e ambientes de aprendizado por reforço e mergulhará no algoritmo Q-Learning.



Módulo 9: Redes Neurais Artificiais

Redes neurais são a espinha dorsal do aprendizado profundo. Neste módulo, você será apresentado às redes neurais, desde o perceptron até as redes neurais multicamadas. Além disso, aprenderá sobre o algoritmo de retropropagação (backpropagation) e sua aplicação no contexto do aprendizado profundo.



Módulo 10: Aplicações Práticas de Inteligência Artificial

Finalmente, neste módulo, você explorará aplicações práticas de inteligência artificial em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional, recomendação de conteúdo, veículos autônomos e saúde. Você descobrirá como a inteligência artificial está transformando esses setores e o impacto que ela pode ter no futuro.



Inscreva-se neste curso e adquira habilidades essenciais em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Prepare-se para impulsionar sua carreira e aproveitar as inúmeras oportunidades que surgem nesse campo tecnológico emocionante.