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:
Número de questões:
Mínimo de passagem:
Idiomas disponíveis:
Segunda chance (livre):
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