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Aprendizado Prático Supervisionado e Não Supervisionado com Python

Entre no mundo da Inteligência Artificial! Desenvolva práticas de codificação em Python enquanto explora o Aprendizado de Máquina Supervisionado

Você está interessado em aprimorar suas habilidades de codificação em Python por meio do estudo de Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado? Então este curso é perfeito para você! O Aprendizado de Máquina Supervisionado é amplamente utilizado em diversas indústrias, como finanças, publicidade online e análise de dados, e é um campo que continua crescendo. Com o aprendizado supervisionado, você pode treinar seu sistema para fazer previsões de preços, ajustar campanhas, fornecer recomendações aos clientes e muito mais. Por outro lado, o Aprendizado Não Supervisionado é usado para descobrir padrões ocultos em dados não rotulados e não estruturados. O Python fornece bibliotecas que facilitam a implementação de algoritmos de Aprendizado de Máquina. Este curso abrange ferramentas e algoritmos modernos que permitem descobrir estruturas ocultas valiosas em seus dados por meio de exemplos do mundo real. Você aprenderá sobre os algoritmos mais importantes de Aprendizado Não Supervisionado usando código Python e aplicações empresariais. Este curso abrangente adota uma abordagem passo a passo para apresentá-lo ao mundo da Inteligência Artificial e desenvolver suas habilidades de codificação em Python enquanto explora o Aprendizado de Máquina Supervisionado. Você começará entendendo os objetivos do Aprendizado Não Supervisionado e construindo um Motor de Recomendação. Em seguida, você trabalhará com famílias de modelos como sistemas de recomendação, que têm aplicações imediatas em domínios como comércio eletrônico e marketing. Por fim, você aprenderá sobre agrupamento e como usá-lo para segmentar automaticamente os dados. Ao final do curso, você terá desenvolvido habilidades sólidas de codificação em Python no Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado por meio de exemplos do mundo real.

Conteúdo e Visão Geral

Este programa de treinamento consiste em 3 cursos completos cuidadosamente selecionados para fornecer o treinamento mais abrangente possível. O primeiro curso, "Aprendizado Não Supervisionado Prático com Python", aborda agrupamento e redução de dimensionalidade em Aprendizado Profundo usando Python. Neste curso, você aprenderá como utilizar a Análise de Componentes Principais para visualizar e interpretar os resultados de seus conjuntos de dados. Você também aprenderá como aplicar métodos de agrupamento rígidos e suaves (k-Means e Modelos de Mistura Gaussiana) para atribuir rótulos de segmento aos clientes em seus conjuntos de dados de amostra. O segundo curso, "Aprendizado Supervisionado Prático com Python", concentra-se no desenvolvimento de habilidades sólidas de codificação em Python enquanto explora o aprendizado de máquina supervisionado. Este curso o guiará pela implementação e nuances de algoritmos populares de aprendizado de máquina supervisionado, fornecendo-lhe uma compreensão profunda ao longo do caminho. Você trabalhará com modelos paramétricos, como regressão linear e logística, métodos não paramétricos, como árvores de decisão, e várias técnicas de agrupamento para facilitar a tomada de decisões e previsões. Além disso, você ganhará experiência prática com sistemas de recomendação, que são amplamente utilizados por empresas online para aprimorar a interação do usuário e melhorar o potencial de compras. O curso também inclui uma breve introdução às redes neurais e à transferência de aprendizado. Ao final deste curso em vídeo, você terá adquirido técnicas práticas para aplicar esses algoritmos a novos problemas. O terceiro curso, "Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado com Python", fornece uma introdução ao mundo da Inteligência Artificial. Você construirá aplicativos de IA do mundo real que podem interagir inteligentemente com o ambiente, explorar vários cenários e aprender sobre diferentes algoritmos usados em aplicativos de IA. Este curso abrange tópicos como análise preditiva e aprendizado profundo, tornando-o essencial para desenvolvedores Python. Ao final do curso, você terá desenvolvido habilidades sólidas de codificação em Python no Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado por meio de exemplos do mundo real.

Sobre os Autores

John Anderson é um cientista de dados com mais de 10 anos de experiência na indústria de fintech, investimentos e como consultor de empresas Fortune 500 e startups. Ele é especializado em estratégia de dados, análise preditiva e aprendizado de máquina e profundo. John tem ampla experiência no uso de Aprendizado Não Supervisionado para segmentar grandes bases de clientes, detectar anomalias, aplicar modelagem de tópicos para automatizar a devida diligência e facilitar o reconhecimento de imagens. Ele possui mestrados pela Universidade Harvard e pela Free University Berlin, e é um detentor do certificado CFA. John tem ensinado ciência de dados e estatística por vários anos. Michael Johnson é um entusiasta de aprendizado de máquina com mais de cinco anos de experiência. Ele gosta de aplicar soluções computacionais a problemas de negócios desafiadores. Atualmente trabalhando como Principal Cientista de Dados, Michael também é um contribuidor ativo para projetos de código aberto e um programador Python dedicado. David Thompson é um pesquisador de inteligência artificial, autor publicado e palestrante do TEDx. Ele é o fundador da Neptune AI, uma startup do Vale do Silício financiada por empreendimentos que desenvolve plataformas de análise para gerenciamento inteligente de água usando aprendizado profundo. O trabalho de David nessa área resultou em patentes, demonstrações de tecnologia e artigos de pesquisa apresentados em importantes conferências da IEEE. Ele foi convidado a falar em conferências de tecnologia e empreendedorismo, incluindo TEDx, AT&T Foundry, Silicon Valley Deep Learning e Open-Silicon Valley. David também contribuiu como autor convidado para revistas de tecnologia proeminentes. Seu blog de tecnologia tem um grande número de seguidores e aborda tópicos como inteligência artificial, programação Python e matemática abstrata. David é um programador ávido e já venceu várias maratonas de programação usando várias tecnologias. Ele possui mestrado em inteligência artificial pela Universidade do Sul da Califórnia e trabalhou em empresas como Nvidia e Microsoft Research.

O que você aprenderá

- Explorar várias bibliotecas Python, incluindo NumPy, Pandas, scikit-learn, Matplotlib, seaborn e Plotly. - Obter conhecimento aprofundado da Análise de Componentes Principais e usá-la para lidar efetivamente com conjuntos de dados ruidosos. - Descobrir o poder do PCA e do K-Means para identificar padrões e perfis de clientes por meio da análise de dados de produtos por atacado. - Visualizar, interpretar e avaliar a qualidade da análise feita usando Aprendizado Não Supervisionado. - Trabalhar com famílias de modelos como sistemas de recomendação, que têm aplicações imediatas em domínios como comércio eletrônico e marketing. - Expandir sua expertise usando vários algoritmos, como regressão, árvores de decisão, agrupamento e outros, para se tornar um desenvolvedor Python mais forte. - Compreender o conceito de agrupamento e como usá-lo para segmentar automaticamente os dados. """