Aprendizado Supervisionado em IA
Domine as técnicas que impulsionam a inteligência artificial
Diego NogareMicrosoft Regional Director
Introdução
- Apresentação Assistir grátis 1:00
- Objetivos do curso Assistir grátis 2:00
- Pré-requisitos Assistir grátis 2:00
- Instruções importantes Assistir grátis 3:00
Classificação e Regressão
- Modelagem estatística 16:00
- Regressão Linear 9:00
- Prática - Erro de ajuste 10:00
- Análise Residual 9:00
- Formalização da Regressão Linear 11:00
- Prática - Regressão Linear 5:00
- Regressão Logística 6:00
- Prática - Regressão Logística 6:00
Classificadores
- Classificadores Binários e Multiclasses 5:00
Árvores de Decisão e Random Forest
- Árvore de Decisão 8:00
- Navegando na árvore 4:00
- Prática - Árvore de Decisão 9:00
- Random Forest 6:00
- Entendendo as árvores 4:00
- Prática - Random Forest 11:00
Support Vector Machine (SVM)
- Separador linear 6:00
- Prática - SVM 5:00
- Aumentando a margem 6:00
- Truque do kernel 13:00
- Prática - Truque do kernel 5:00
K-Nearest Neighbors (KNN)
- Teoria do KNN 8:00
- Prática - KNN 9:00
Redes Neurais Artificiais
- Redes Neurais 10:00
- Neurônio Biológico e artificial 9:00
- Início das Redes Neurais 7:00
- Prática - Perceptron 8:00
- Prática - Multi-Layer Perceptron 11:00
Encerramento
- Como continuar estudando 4:00
- Palavras finais 2:00
Neste curso, você aprenderá os principais algoritmos de aprendizado supervisionado, desde os conceitos fundamentais até aplicações práticas. Começaremos explorando a modelagem estatística e os métodos clássicos de regressão linear e logística, essenciais para prever e classificar dados com precisão.
Em seguida, aprofundaremos em algoritmos poderosos como árvores de decisão, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) e K-Nearest Neighbors (KNN), compreendendo suas matemáticas subjacentes e implementações práticas. Além disso, você terá contato com redes neurais artificiais, entendendo como funcionam desde a estrutura dos neurônios até a implementação de perceptrons multicamadas.
Com um foco prático e orientado ao desenvolvimento de habilidades, este curso oferece exemplos reais e exercícios aplicados, preparando você para utilizar aprendizado supervisionado de forma eficiente em projetos de inteligência artificial e ciência de dados.
Perguntas frequentes
Por quanto tempo terei acesso?
Estamos oferecendo 1 ano de acesso para você ter muito tempo para estudar.
O curso é teórico e prático?
Sim, o curso Aprendizado Supervisionado em IA aborda toda a teoria que depois é colocada em prática durante o desenvolvimento da aplicação no decorrer do curso.
Como eu tiro as minhas dúvidas durante o curso?
Basta postar sua dúvida no fórum! Abaixo de cada aula existe um fórum onde o instrutor irá lhe ajudar.
Posso assistir o curso por tablet ou smartphone?
Sim, qualquer dispositivo é suportado.
Diego Nogare
Aprendizado Supervisionado em IA
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