Programa do Curso
Visão Geral da IA em Python
- Conceitos-chave e âmbito da IA
- Bibliotecas Python para desenvolvimento de IA
- Estrutura de projetos de IA e fluxo de trabalho
Preparação de Dados para IA
- Limpeza de dados, transformação e engenharia de características
- Gestão de dados em falta e dados desequilibrados
- Escalação e codificação de características
Técnicas de Aprendizagem Supervisionada
- Algoritmos de regressão e classificação
- Métodos de conjunto: Random Forest, Gradient Boosting
- Ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada
Técnicas de Aprendizagem Não Supervisionada
- Métodos de agrupamento: K-Means, DBSCAN, agrupamento hierárquico
- Redução de dimensionalidade: PCA, t-SNE
- Casos de utilização da aprendizagem não supervisionada
Redes Neurais e Deep Learning
- Introdução ao TensorFlow e Keras
- Construção e treino de redes neurais feedforward
- Otimização do desempenho das redes neurais
Aprendizagem por Reforço (Introdução)
- Conceitos nucleares de agentes, ambientes e recompensas
- Implementação de algoritmos básicos de aprendizagem por reforço
- Aplicações da aprendizagem por reforço
Implantação de Modelos de IA
- Gravação e carregamento de modelos treinados
- Integração de modelos em aplicações através de APIs
- Monitorização e manutenção de sistemas de IA em produção
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida dos fundamentos da programação em Python
- Experiência com bibliotecas de análise de dados, como NumPy e pandas
- Conhecimentos básicos dos conceitos e algoritmos de aprendizagem automática
Público-Alvo
- Desenvolvedores de software que pretendam expandir as suas habilidades em desenvolvimento de IA
- Analistas de dados que procurem aplicar técnicas de IA a conjuntos de dados complexos
- Profissionais de I&D que construam aplicações baseadas em IA
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
O instrutor estava muito disponível para responder a todas as perguntas que fiz
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Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Máquina Traduzida
O instrutor desenvolve o treinamento com base no ritmo do participante
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Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Máquina Traduzida
