Aprenda com o curso Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo

Aprenda com o curso Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo

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 que 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