Programa do Curso
Visão Geral da IA no Python
- Conceitos-chave e escopo da IA
- Bibliotecas de IA para desenvolvimento no Python
- Estrutura e fluxo de trabalho do projeto de IA
Preparação de Dados para IA
- Limpeza, transformação e engenharia de recursos dos dados
- Manipulação de dados ausentes e desequilibrados
- Escalação e codificação de recursos
Técnicas de Supervised Learning
- Algoritmos de regressão e classificação
- Métodos ensembles: Random Forest, Gradient Boosting
- Ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada
Técnicas de Unsupervised Learning
- Métodos de agrupamento: K-Means, DBSCAN, clusterização hierárquica
- Redução de dimensionalidade: PCA, t-SNE
- Casos de uso para aprendizado não supervisionado
Neural Networks e Deep Learning
- Introdução a TensorFlow e Keras
- Criação e treinamento de redes neurais feedforward
- Otimização do desempenho da rede neural
Reinforcement Learning (Intro)
- Conceitos-chave de agentes, ambientes e recompensas
- Implementação de algoritmos básicos de aprendizado por reforço
- Apliques do aprendizado por reforço
Implantação de Modelos de IA
- Economia e carregamento de modelos treinados
- Integração de modelos em aplicações via APIs
- Monitoramento e manutenção de sistemas de IA em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida dos fundamentos de programação Python
- Experiência com bibliotecas de análise de dados como NumPy e pandas
- Noções básicas sobre conceitos e algoritmos de aprendizado de máquina
Público-alvo
- Desenvolvedores de software que desejam expandir suas habilidades em desenvolvimento de IA
- Analisadores de dados interessados em aplicar técnicas de IA a conjuntos de dados complexos
- Profissionais de P&D construindo aplicações com IA
Declaração de Clientes (3)
O facto de ter mais exercícios práticos utilizando dados mais semelhantes aos que utilizamos nos nossos projectos (imagens de satélite em formato raster)
Matthieu - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida
Preparação e expertise excelente do treinador, comunicação perfeita em inglês. O curso foi prático (exercícios + compartilhamento de exemplos de casos de uso)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Máquina Traduzida
Instrutor desenvolve treinamento com base no ritmo do participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Máquina Traduzida