Curso de Introdução ao Aprendizado de Máquina Gratuito
Descubra os fundamentos de uma das tecnologias mais revolucionárias da atualidade com o Curso de Introdução ao Aprendizado de Máquina Gratuito com Certificado.
O Aprendizado de Máquina, também conhecido como Machine Learning, é uma área da Inteligência Artificial que permite que sistemas computacionais aprendam com dados e realizem previsões, classificações e análises sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
Neste curso, você aprenderá os conceitos essenciais que formam a base do Machine Learning, compreendendo como os algoritmos utilizam dados para identificar padrões, gerar insights e apoiar processos de tomada de decisão. O conteúdo foi desenvolvido para iniciantes que desejam ingressar no universo da Inteligência Artificial e da Ciência de Dados.
Ao longo das aulas, serão apresentados os principais tipos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Você conhecerá exemplos práticos de aplicações em áreas como negócios, saúde, marketing, finanças, tecnologia, comércio eletrônico e automação.
O curso também aborda conceitos importantes relacionados à preparação de dados, treinamento de modelos, avaliação de desempenho e interpretação de resultados. Dessa forma, você desenvolverá uma visão sólida sobre como funcionam os sistemas inteligentes utilizados pelas empresas modernas.
Com uma abordagem acessível e prática, o treinamento é ideal para estudantes, profissionais de tecnologia, analistas, empreendedores e qualquer pessoa interessada em compreender os fundamentos da Inteligência Artificial e suas aplicações no mercado atual.
Ao concluir o curso, você terá uma base sólida para avançar em estudos mais aprofundados de Machine Learning, Inteligência Artificial, Ciência de Dados e áreas relacionadas.
O que vou aprender ?
- Compreender os conceitos principais do curso.
- Aplicar os conhecimentos adquiridos na prática.
- Desenvolver habilidades relacionadas ao conteúdo estudado.
- Introdução ao Aprendizado de Máquina.
- Conceitos fundamentais de Inteligência Artificial.
- Diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning.
- Aprendizado supervisionado.
- Aprendizado não supervisionado.
- Acesso à internet para acompanhar as aulas.
- Comprometimento com o aprendizado do curso.
- Ter interesse em aprender sobre o tema do curso.
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Aula 01 - Introdução à Machine Learning e KNN
00:39:23
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Aula 02 - Introdução a Análise Exploratória de Dados
01:11:13
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Aula 03 - Classificador Naive Bayes
01:13:19
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Aula 04 - Técnicas de Data Science
01:01:22
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Aula 05 - Árvores de Decisão
00:39:40
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Aula 06 - Bagging e Random Forests
00:56:50
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Aula 07 - Gradient Boosting
00:58:11
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Aula 08 - Regressão Linear e Regressão Logística
00:59:17
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Aula 09 - Redução de Dimensionalidade
00:48:42
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Aula 10 - Support Vector Machine (SVM)
00:52:18
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Aula 11 - Processamento de Imagens
00:27:25
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Aula 12 - Processamento de Linguagem Natural
00:58:38
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Aula 13 - Introdução à Redes Neurais e DL
00:58:10
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Aula 14 - Redes Neurais Convolucionais
00:39:30
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Prova
23:00:00
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