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Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo

 

Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo

GETTING STARTED

Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo Quer estudar IA e não sabe por onde começar? Aqui você aprende tudo o que precisa saber sobre a área na teoria e prática
Hot & New

What you'll learn

  • A base teórica e prática dos principais algoritmos de Inteligência Artificial
  • Implementar algoritmos de Inteligência Artificial do zero e utilizando bibliotecas
  • Aprender na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
  • Aprender Machine Learning sem saber uma linha de programação sequer
  • Utilizar a ferramenta visual Orange para criar, analisar e testar os algoritmos
  • Utilizar a linguagem de programação Python para criar algoritmos de Inteligência Artificial
  • Aprender o básico da programação em Python
  • Utilizar os algoritmos de busca gulosa e A* (A Estrela) encontrar a menor rota entre cidades
  • Implementar algoritmos de otimização para problemas de minimização e maximização
  • Implementar uma IA para prever o valor da gorjeta a ser dada em um restaurante, utilizando lógica difusa (fuzzy)
  • Utilizar técnicas de exploração de dados aplicada em uma base de dados da doença COVID-19
  • Criar um agente com aprendizagem por reforço para controlar os passageiros de um táxi
  • Utilizar redes neurais artificiais e redes neurais recorrentes para classificar as imagens dos personagens Homer e Bart, do desenho dos Simpsons
  • Aprender técnicas de processamento de linguagem natural e crie um classificador de sentimentos
  • Detectar e reconhecer faces com usando técnicas de visão computacional
  • Rastrear objetos em vídeo utilizando visão computacional
  • Criar sistemas multiagente para simular uma comunicação entre agentes

 Description

Atualmente, a área de Inteligência Artificial e Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) estão sendo considerados os campos de trabalho mais relevantes da Tecnologia da Informação, sendo responsáveis pela utilização de algoritmos inteligentes para a construção de software e hardware que simulem a capacidade humana. O mercado de trabalho de Machine Learning em várias partes do mundo está em grande ascensão e a tendência é que este tipo de profissional seja cada vez mais requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!

Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Inteligência Artificial! Este curso é considerado um guia completo pelo fato de apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de Inteligência Artificial podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! O conteúdo está dividido em nove partes: algoritmos de busca, algoritmos de otimização, lógica difusa (fuzzy), machine learning, redes neurais (deep learning), processamento de linguagem natural, visão computacional, sistemas multiagente e também outras áreas de IA, como sistemas especialistas, GPS (general problem solver), redes bayesianas e raciocínio baseado em casos! Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo. Veja abaixo alguns dos projetos/tópicos que serão desenvolvidos:

  • Busca de rotas com melhores caminhos em mapas de cidades (busca gulosa e busca A*)

  • Escolha das passagens áreas mais baratas, em um cenário de compra de passagens em grupo e maximização de lucros no carregamento de produtos - algoritmos de otimização: hill climb (subida da encosta), simulated annealing (têmpera simulada) e algoritmo genético

  • Previsão do valor que você daria de gorjeta em um restaurante (lógica fuzzy)

  • Classificação utilizando os algoritmos naïve bayes, árvore de decisão, regras, k-NN, regressão logística e redes neurais

  • Previsão do preço de casas utilizando regressão linear

  • Agrupamento de dados bancários utilizando o algoritmo k-means

  • Geração de regras de associação com o algoritmo apriori

  • Pré-processamento, redução de dimensionalidade e detecção de outliers em bases de dados

  • Previsão do preço de ações com séries temporais

  • Visualização e exploração de dados na base de dados da doença COVID-19

  • Construção de um agente para controlar um táxi para transporte de passageiros com aprendizagem por reforço

  • Classificação de imagens de gatos e cachorros com redes neurais convolucionais

  • Classificação das imagens do Homer e Bart, do desenho dos Simpsons também utilizando redes neurais convolucionais

  • Marcação POS (part-of-speech), lematização, stemização, nuvem de palavras (wordcloud) e extração de entidades nomeadas utilizando técnicas de processamento de linguagem natural

  • Criação de um classificador de sentimentos em Português

  • Detecção de faces e reconhecimento facial em imagens

  • Rastreamento de objetos de vídeos

  • Simulação de um sistema multiagente para comunicação entre agentes utilizando o protocolo FIPA-REQUEST

Cada tipo de problema requer técnicas diferentes para sua solução, portanto, conhecendo todas as área de IA você saberá que técnicas utilizar nos mais variados tipos de cenários!


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