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Duração 40 horas (5 dias)
Programa do Curso
Introdução à Inteligência Artificial
- O que é IA e onde ela é utilizada?
- IA vs. Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo
- Ferramentas e plataformas populares
Python para IA
- Refrescamento dos fundamentos do Python
- Utilização do Jupyter Notebook
- Instalação e gerenciamento de bibliotecas
Trabalhando com Dados
- Preparação e limpeza de dados
- Utilização de Pandas e NumPy
- Visualização com Matplotlib e Seaborn
Fundamentos do Aprendizado de Máquina
- Aprendizado Supervisionado vs. Não Supervisionado
- Classificação, regressão e agrupamento (clustering)
- Treinamento, validação e teste de modelos
Redes Neurais e Aprendizado Profundo
- Arquitetura de redes neurais
- Utilização de TensorFlow ou PyTorch
- Construção e treinamento de modelos
Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional
- Classificação de texto e análise de sentimento
- Fundamentos de reconhecimento de imagem
- Modelos pré-treinados e aprendizado por transferência (transfer learning)
Implantação de IA em Aplicações
- Salvamento e carregamento de modelos
- Uso de modelos de IA em APIs ou aplicativos web
- Boas práticas para testes e manutenção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão da lógica de programação e estruturas de dados
- Experiência com Python ou outras linguagens de programação de alto nível semelhantes
- Familiaridade básica com algoritmos e estruturas de dados
Público-Alvo
- Profissionais de sistemas de TI
- Desenvolvedores de software interessados em integrar IA
- Engenheiros e gestores técnicos explorando soluções baseadas em IA
Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida