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    Curso de

    Machine Learning & IA Bootcamp

    Aprenda na prática a trabalhar com as ferramentas de Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina!

    Módulo únicomatricule-se
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    80h de carga horária

    Teoria + prática

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    Sobre o Curso

    O curso de Machine Learning & IA apresenta uma visão mais focado nas diversas usabilidades de Machine Learning e Inteligência Artificial. Para isto ao longo do curso são vistos os principais algoritmos de ML e sua aplicação, quais os tipos de redes neurais e como aplicar. Percorrendo também o processamento de linguagem natural que possibilita aprender a trabalhar com textos utilizando IA. Com muitas partes praticas, por exemplo com o Twitter, que é uma das melhores formas de exercer com dados reais. Por fim teremos o uso de IA para análise de imagem e áudio, também com aplicação prática de ambos. Sobre a pratica de análise de imagem, por exemplo, atuarão com análises de RX.

    imagem ilustrativa avaliação7.5 Avaliação média
    imagem ilustrativa Projetos ReaisProjetos
    Reais
    imagem ilustrativa PortfólioTurbine seu portfólio
    imagem ilustrativa MetodologiaMetodologia Hands-on

    Conteúdo programático

    • Introdução
    • - Introdução ao curso
    • - Início da Revisão de Python (ferramentas básicas, sintaxe, exemplos, bibliotecas básicas: pandas, numpy, matplotlib)
    • - Etapas de um projeto de Machine Learning/Deep Learning
    • Revisão Python e Estatística
    • - Revisão Python (apresentação de outras bibliotecas: sklearn, kernel, tensorflow, etc)
    • - Revisão Estatística/Matemática:
    • - Estatística descritiva vs. Inferência estatística
    • - Amostragem
    • - Métricas de posição e variabilidade
    • - Boxplot (outliers, como consequência)
    • - Análise univariada
    • - Análise multivariada
    • - Distribuição normal
    • - Intervalos de confiança
    • - Introdução a preparação dos dados
    • Preparo dos dados, contexto e conceitos básicos
    • - Preparação dos dados
    • - Bases de Treino, Teste e Validação
    • - Variável resposta (tipos, exemplos)
    • - Generalização
    • - Overfiting / Underfiting
    • - Gradiente Descendente (apenas uma prévia, será aprofundado nos módulos posteriores)
    • - Ensemble
    • - Validação cruzada
    • Introdução aos Modelos de Regressão
    • - Regressão linear simples e múltipla
    • - Ajuste do modelo
    • - Interpretação de um modelo de regressão
    • - Multicolinearidade
    • - Métricas de avaliação para modelos de regressão (MSE, RMSE, R², MAE, entre outros)
    • - Modelos Lineares Regularizados
    • Introdução aos Modelos de Classificação
    • - Regressão Logística
    • - Matriz de confusão, acurácia, precision, recall/sensibilidade
    • - Demais métricas de avaliação para modelos de classificação (sensibilidade, especificidade, curva ROC, AUC, etc)
    • - Dados desbalanceados
    • - Formas de lidar com dados desbalanceados (oversampling, undersampling)
    • Técnicas de aprendizado de Máquina
    • - KNN (K-vizinhos mais próximos)
    • - Nayve Bayes
    • - Árvore de decisão
    • - Florestas aleatórias
    • Agrupamento
    • - Introdução a agrupamento
    • - K-means
    • - Agrupamento Hierárquico
    • - DBSCAN
    • Sistemas de Recomendação + Redução de dimensionalidade
    • - Sistemas de recomendação
    • - PCA, LDA
    • Técnicas avançadas de aprendizado de Máquina
    • - Support Vector Machine
    • - Adaboost
    • - Gradient Boosting, XGBoost
    • - LightGBM
    • Visualização dos dados
    • - Bibliotecas para visualização de dados (matplotlib, Seaborn)
    • - Ferramentas de visualização
    • Inteligência Artificial
    • - Introdução; Principais aplicações de Deep Learning, Tipos de aprendizado
    • - Neurônio Humano vs. Neurônio Artificial
    • - Arquitetura de uma Rede Neural Artificial
    • - Hiperparâmetros das Redes Neurais
    • - Funções de ativação
    • Tipos de Redes Neurais
    • - Redes neurais e perceptron de múltiplas camadas
    • - Otimização dos hiperparâmetros
    • - Backpropagation
    • - Redes Neurais Convolucionais
    • - Estrutura da Rede e Operador de convolução
    • - Operadores max pooling e average pooling
    • - Dropout; Ensemble
    • - Redes Neurais Recorrentes
    • - Estrutura da Rede
    • - Backpropagation Through Time (BPTT)
    • Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (PLN)
    • - Introdução; Aplicações e finalidades
    • - Técnicas e algoritmos mais utilizados
    • - Iniciação à análise de textos
    • - Preparação dos dados
    • - Normalização de texto / eliminação de ruídos
    • - Tokenização
    • - Similaridades nas várias unidades linguísticas
    • - Análise sintática formal, estocástica, por dependência e superficial
    • - Reconhecimento de entidade mencionada
    • - Extração de relações
    • - Representação vetorial de sentenças ou documentos
    • Processamento de Linguagem Natural: Texto
    • - Classificação de texto
    • - Análise de sentimento
    • - Representação vetorial do contexto de palavras
    • - Agrupamento
    • - Redução de dimensionalidade
    • Imagens: Conceitos iniciais
    • - Definições básicas
    • - Preparação dos dados
    • - Segmentação, Representação e Descrição
    • - Análise exploratória
    • - Técnicas e algoritmos mais utilizados
    • - O que é visão computacional e processamento de imagens
    • - Bibliotecas para processamento de imagens
    • Imagens: Visão Computacional
    • - Manipulação imagens (mudança de cores, tamanho, inversão, entre outros)
    • - Operações lógicas e aritméticas com imagens
    • - Criando máscaras para imagens
    • - Alterações morfológicas em imagens (erosão, dilatação, opening, closing, gradient)
    • - Detecção de bordas
    • - Reconhecimento de objetos e o problema da escala
    • - Transfer Learning
    • Processamento de Linguagem Natural: Áudio
    • - Características do som e sua percepção
    • - Sinais, amostragem e codificação
    • - Representação espectral
    • - Bancos de filtros
    • - Wavelets
    • - Feições de segmentos de áudio
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    Pré-requisitos

    Conhecimentos de lógica de programação, de análise de dados com Python. Sugerido que o aluno tenha feito o Bootcamp Data Analytics e Data Science. 

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    Certificação Impacta

    Um dos títulos mais respeitados do país, atesta a qualidade e os conhecimentos de profissionais especializados nas mais variadas áreas de TI, Gestão e Design. Ao concluir o curso, você tem 90 dias a contar da data de término do curso para agendar seu exame.

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    • Metodologia Impacta

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        Rua Cubatão, 726
        Metrô Paraíso
        (A 5 min do metrô Paraíso)
        Tel: 11 5593 - 5344
        São Paulo / SP

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