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Curso de Aprendizado de Máquina Prático para Cientistas de Dados

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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IA e ML Práticos para Cientistas de Dados

Introdução Abrangente à IA e Aprendizado de Máquina

Bem-vindo ao curso de IA e ML Práticos para Cientistas de Dados! Este curso foi projetado para fornecer uma introdução abrangente ao mundo da Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), direcionado especificamente a Cientistas de Dados e Engenheiros de Aprendizado de Máquina. Ao longo deste curso, você obterá uma compreensão sólida dos fundamentos de IA e ML, bem como habilidades práticas para construir e implantar modelos de ML.

Visão Geral do Curso

Neste curso, começaremos definindo os limites da IA, ML, Aprendizado Profundo e sua relação com a Ciência de Dados. Você aprenderá o que significa ser membro de uma equipe de IA e como se comunicar efetivamente dentro da equipe. Exploraremos o que é possível e o que não é no campo da IA, e o que define um projeto de IA bem-sucedido. O curso abordará o básico do aprendizado supervisionado, incluindo os principais componentes do problema de ML e diferentes configurações de solução. Você aprenderá sobre modelos lineares, como Regressão Linear, Regressão Logística e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), bem como modelos não lineares como Regressão Polinomial, SVM de Kernel e Redes Neurais Profundas (DNN). Forneceremos uma abordagem universal para lidar sistematicamente com qualquer problema de ML, abrangendo preparação de dados, Análise Exploratória de Dados (EDA), seleção de modelo, avaliação de modelo, design de modelo, ajuste fino e regularização. Para ilustrar esse processo, forneceremos exemplos de código em Notebooks do Google Colab. Além disso, exploraremos Meta-algoritmos de Aprendizado de Máquina e métodos de Conjunto, incluindo Votação, BAGGing, Árvores de Decisão de Impulso e Florestas Aleatórias. Por fim, apresentaremos o aprendizado não supervisionado, abrangendo algoritmos de redução de dimensionalidade como Aprendizado de Manifold (por exemplo, Incorporação Linear Local) e métodos de Projeção (por exemplo, Análise de Componentes Principais), bem como algoritmos de Agrupamento como K-Means. Ao longo do curso, usaremos a linguagem de programação Python. Você também se familiarizará com bibliotecas populares de Aprendizado de Máquina, como scikit-learn, pandas e keras.

O que você aprenderá

Ao final deste curso, você será capaz de: - Construir uma base sólida de conhecimento necessária para Cientistas de Dados no campo de IA, ML e Aprendizado Profundo. - Compreender os conceitos básicos e as dinâmicas subjacentes dos modelos de aprendizado supervisionado, incluindo Regressão Linear, Regressão Logística, SVM, DNN, Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias. - Ser introduzido a abordagens de aprendizado não supervisionado para redução de dimensionalidade e agrupamento. - Ganhar experiência prática na construção de modelos e pipelines de Aprendizado de Máquina usando Python, scikit-learn, pandas, keras e tensorflow. - Desenvolver habilidades para resolver problemas práticos, como classificação de imagens, classificação de texto e previsão de preços. Junte-se a nós nesta empolgante jornada pelo mundo da IA e ML para Cientistas de Dados. Matricule-se agora e comece a desenvolver suas habilidades em Aprendizado de Máquina prático!

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