Curso Online de Inteligência Artificial em Videoaulas (c/ Certificado Grátis)

Transforme seu Futuro com o Curso de Inteligência Artificial com Python Você está pronto para dominar uma das tecnologias mais revolucionárias do século 21? O nosso curso de Inteligência Artificial com Python é a chave para abrir portas no mundo da IA, preparando você para enfrentar os desafios mais complexos da indústria tecnológica.



CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

01Módulo 01 - Introdução

02Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle

03Módulo 01 - Listas e Dicionários

04Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica

05Módulo 01 - Funções no Python

06Módulo 02 - Numpy: Arrays e Operações Básicas

07Módulo 02 - Numpy: Operações de Comparação e Algébricas

08Módulo 02 - Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas

09Módulo 02 - Exercícios com Numpy

10Módulo 03 - Introdução ao Pandas

11Módulo 03 - Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos

12Módulo 03 - Pandas: Introdução à Análise Exploratória

13Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 1

14Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 2

15Módulo 03 - Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais

16Módulo 04 - Matplotlib: Parte 1

17Módulo 04 - Matplotlib

18Módulo 04 - Seaborn: Parte 1

19Módulo 04 - Seaborn: Parte 2

20Módulo 04 - Plotly

21Módulo 05 - Introdução ao Machine Learning

22Módulo 05 - Introdução ao Scikit-learn e KNN

23Módulo 05 - KNN: Ajuste de Parâmetros

24Módulo 05 - Naive Bayes

25Módulo 05 - Support Vector Machine

26Módulo 05 - Árvore de Decisão

27Módulo 05 - Random Forest

28Módulo 05 - XGBoost

29Módulo 05 - Modelos de Regressão com Scikit-learn

30Módulo 05 - Regressão Linear

31Módulo 05 - Agrupamento com K-Means

32Módulo 05 - Agrupamento com DBSCAN

33Módulo 05 - Análise de Componentes Principais

34Módulo 05 - Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos

35Módulo 05 - Tratamento de Variáveis Categóricas

36Módulo 05 - Seleção de Features

37Módulo 05 - Validação Cruzada

38Módulo 05 - Ajuste Fino de Hiperparâmetros

39Módulo 06 - Introdução às Redes Neurais

40Módulo 06 - Perceptron

41Módulo 06 - Multilayer Perceptron

42Módulo 07 - Introdução ao Deep Learning

43Módulo 07 - Introdução ao TensorFlow e Keras

44Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow

45Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)

46Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)

47Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)

48Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)

49Módulo 07 - Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)

50Módulo 07 - Implementação de uma Rede LSTM

51Módulo 08 - Integração com a API da OpenAI

52Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: NLTK

53Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: SpaCy

54Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos

55Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução

56Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório

57Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução

58Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV

59Módulo 08 - Tópicos Especiais: PyTesseract

60Módulo 08 - Ética em IA e LGPD

 CARACTERÍSTICAS

- Formato: Videoaulas + Livros Digitais

- Quantidade de Videoaulas: 60

- Certificado de Conclusão: GRÁTIS

- Carga Horára: 180 Horas / Aula

- Prazo de Acesso: 3 meses