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 Duração 28 horas

Programa do Curso

Introdução ao Machine Learning Aplicado

  • Aprendizado estatístico vs. Aprendizado de máquina
  • Iteração e avaliação
  • Compromisso entre viés e variância (Bias-Variance trade-off)

Aprendizado Supervisado e Aprendizado Não Supervisado

  • Linguagens, Tipos e Exemplos de Machine Learning
  • Aprendizado Supervisado vs. Não Supervisado

Aprendizado Supervisado

  • Árvores de Decisão
  • Random Forests
  • Avaliação de Modelos

Machine Learning com Python

  • Escolha de bibliotecas
  • Ferramentas complementares

Regressão

  • Regressão linear
  • Generalizações e Não Linearidade
  • Exercícios

Classificação

  • Revisão Bayesiana
  • Naive Bayes
  • Regressão logística
  • K-Vizinhos Mais Próximos
  • Exercícios

Validação Cruzada e Reamostragem

  • Abordagens de validação cruzada
  • Bootstrap
  • Exercícios

Aprendizado Não Supervisado

  • Agrupamento K-means
  • Exemplos
  • Desafios do aprendizado não supervisionado e além do K-means

Redes Neurais

  • Camadas e nós
  • Bibliotecas de redes neurais em Python
  • Trabalhando com scikit-learn
  • Trabalhando com PyBrain
  • Deep Learning

Requisitos

Conhecimento da linguagem de programação Python. Familiaridade básica com estatística e álgebra linear é recomendada.

Treinamento Corporativo Personalizado

Soluções de treinamento projetadas 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.
Investimento

Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 5200 € + VAT*

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