Artificial Intelligence Expert (AIE)

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando os setores e transformando a forma como interagimos com a tecnologia - desde pesquisas na Web e reconhecimento de voz até carros autônomos e assistentes inteligentes. A Artificial Intelligence Expert (AIE) A certificação oferece treinamento abrangente em aprendizado de máquina, aprendizado profundoe redes neuraispermitindo que os profissionais entendam e criem soluções de IA de última geração usando ferramentas como Python, TensorFlowe Keras.

Este curso foi criado para ajudá-lo a dominar os fundamentos teóricos e as implementações práticas em IA, preparando-o para participar do desenvolvimento de tecnologias de ponta em ciência de dados e sistemas inteligentes.

DIRIGIDO A

Este curso é ideal para:

  • Engenheiros e analistas
  • Gerentes de marketing interessados em aplicativos de IA
  • Analistas de dados, cientistas de dados e administradores de dados
  • Profissionais e estudantes interessados em mineração de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
  • Qualquer pessoa que queira adquirir fundamentos sólidos de IA e habilidades práticas no desenvolvimento de redes neurais

PROPÓSITO

O objetivo desta certificação é:

  • Entenda os principais conceitos de aprendizagem profunda e seu impacto no mundo real
  • Dominar a arquitetura e o treinamento de redes neurais
  • Saiba como implementar pipelines de aprendizado de máquina e fluxos de trabalho de IA
  • Desenvolver a capacidade de usar ferramentas como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlowe Keras
  • Adquira experiência prática ao concluir projetos e experimentos de IA orientados
  • Prepare-se para participar de competições de IA (por exemplo, Kaggle) e implantação de sistemas inteligentes

PRINCIPAIS TÓPICOS

O curso está estruturado em seis módulos de aprendizado:

I. Fundamentos da aprendizagem profunda

  • Representação de redes neurais
  • Funções de ativação não lineares
  • Camadas ocultas e arquitetura
  • Projeto guiado: Criação de um classificador de dígitos manuscritos

II. Projeto de aprendizado de máquina

  • Limpeza e pré-processamento de dados
  • Engenharia e seleção de recursos
  • Fazer previsões e avaliar modelos
  • Principais conclusões para criar pipelines de ML bem-sucedidos

III. Fundamentos do Kaggle

  • Introdução às competições da Kaggle
  • Preparação, seleção e engenharia de recursos
  • Seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros
  • Projeto guiado: Criação de um fluxo de trabalho completo do Kaggle

IV. Conceitos do TensorFlow

  • Introdução à estrutura do TensorFlow
  • Noções básicas e estrutura do TensorFlow
  • Criação de modelos de classificação com redes neurais
  • Implementação de regressão linear no TensorFlow

V. Base do Keras

  • Visão geral do Keras e suas camadas
  • Implementação de projetos de aprendizagem profunda com o Keras
  • Comparação: Keras vs. TensorFlow

VI. Referências e recursos adicionais

  • Leituras recomendadas, bibliotecas e ferramentas de desenvolvimento de IA

Duração:

Duración:

60 min

Número de questões:

40

Mínimo de passagem:

80

Idiomas disponíveis:

Inglês, Espanhol, Português

Segunda chance (livre):

SI
Tome o seu exame on-line.

$150.00

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Verificação

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