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Curso

Fundamentos de IA:

investigando algoritmos e abordagens de machine learning

Quero estudar na alura

8h

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539

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Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Compreenda os fundamentos do machine learning e suas principais abordagens
  • Aprenda a preparar e manipular dados para construção de modelos preditivos
  • Explore algoritmos de classificação, regressão e agrupamento para análise de dados
  • Entenda como avaliar e comparar modelos utilizando métricas adequadas
  • Aplique técnicas de validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para otimização de modelos
  • Diferencie métodos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
  • Saiba como utilizar modelos pré-treinados em visão computacional e processamento de linguagem natural
  • Investigue o funcionamento de redes neurais convolucionais e sua aplicação em imagens
  • Explore os princípios do aprendizado por reforço e a tomada de decisão baseada em recompensas
  • Desenvolva o pensamento crítico sobre desafios, limitações e boas práticas em machine learning
  • Planeje soluções de machine learning aplicáveis a diferentes desafios do mundo real

Público alvo_

Indicada para pessoas que desejam ter uma compreensão sistêmica do mundo da inteligência artificial, entendendo as finalidades e aplicações de diferentes ferramentas, plataformas, conceitos, técnicas e abordagens. Pessoas desenvolvedoras, gestoras, lideranças, operadoras de infraestrutura e entusiastas de tecnologias de modo geral.

Lucas Ribeiro Mata

linkedin

Professor universitário, Instrutor e Engenheiro de Pesquisa e Desenvolvimento. Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Escola Politécnica da UFRJ e Mestrado em Engenharia Elétrica com foco em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da USP/University of Twente.

Curso atualizado em 03/04/2025

Ementa

  1. Explorando o aprendizado de máquina

    • Como computadores aprendem
    • Treinando modelos de IA
    • Analisando o desempenho de modelos
  2. Supervisionando o aprendizado

    • Algoritmos de regressão e classificação
    • Selecionando features e ajustando parâmetros
    • Combinando modelos
  3. Aprendizado não supervisionado

    • Entendendo o aprendizado sem supervisão
    • Analisando algoritmos de agrupamento
    • Reduzindo dimensões
  4. Processando imagens e textos

    • Entendendo o processamento de imagens
    • Testando a visão computacional
    • Processando linguagem natural
  5. Aprendizado por reforço

    • Compreendendo o aprendizado por reforço
    • Desafio da exploração
    • Desafios em machine learning

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