Programa do Curso

Introdução à Inteligência Artificial

  • O que é IA e onde ela é usada?
  • IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Ferramentas e plataformas populares

Python para IA

  • Revisão básica de Python
  • Usando Jupyter Notebook
  • Instalando e gerenciando bibliotecas

Trabalhando com Dados

  • Preparação e limpeza de dados
  • Usando Pandas e NumPy
  • Visualização com Matplotlib e Seaborn

Machine Learning Básico

  • Supervisionado vs. Unsupervised Learning
  • Classificação, regressão e agrupamento
  • Treinamento, validação e teste de modelos

Neural Networks e Deep Learning

  • Arquitetura de redes neurais
  • Usando TensorFlow ou PyTorch
  • Construindo e treinando modelos

Linguagem Natural e Computer Vision

  • Classificação de texto e análise de sentimento
  • Básicos de reconhecimento de imagens
  • Modelos pré-treinados e aprendizado por transferência

Implementação de IA em Aplicações

  • Salvando e carregando modelos
  • Usando modelos de AI em APIs ou aplicativos web
  • Melhores práticas para teste e manutenção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de lógica e estruturas de programação
  • Experiência com Python ou linguagens de programação de alto nível similares
  • Familiaridade básica com algoritmos e estruturas de dados

Público-Alvo

  • Profissionais de sistemas IT
  • Desenvolvedores de software buscando integrar IA
  • Engenheiros e gerentes técnicos explorando soluções baseadas em IA
 40 Horas

Próximas Formações Provisórias

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