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Programa do Curso
Introdução à IA
- História da IA
- Definições e terminologia
- IA vs. inteligência humana
- Tendências futuras e potencial
Fundamentos de Aprendizado de Máquina
- Tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado, por reforço
- Algoritmos principais de ML
- Fluxo de trabalho de ML: da coleta de dados à avaliação do modelo
Gestão de Dados
- Técnicas de coleta de dados
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Análise e visualização de dados
IA na Prática
- Estudos de caso de aplicações de IA
- Soluções de IA específicas por setor
- IA em produtos de consumo
Considerações Éticas
- IA e deslocamento de empregos
- Vieses e equidade na IA
- Questões de privacidade e segurança
- O futuro da ética na IA
Projeto do Laboratório
- Atribuições de programação Python
- Projetos de análise de dados usando conjuntos de dados do mundo real
- Desenvolvimento de um modelo simples de ML
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de programação
- Experiência com programação Python
- Conhecimento básico de estatística e matemática
Público-Alvo
- Profissionais de TI
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Treinamento passo a passo com muitos exercícios. Foi como um workshop e estou muito feliz com isso.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Curso - Intelligent Applications Fundamentals
Máquina Traduzida