Aprendizado de Máquina

Carga Horária: 30h

Modalidade: Presencial

Nível do curso: Intermediário

Elegível para a trilha

Objetivo do curso: 

Capacitar os participantes a entender os conceitos básicos relacionados a área de aprendizado de máquina, seus modelos, aplicações e métricas de validação. 

Objetivos específicos:

Conhecer as principais definições e tipos de aprendizado de máquina; Estudar modelos supervisionados e não-supervisionados; Conhecer técnicas de pré-processamento dos dados; Implementação de métricas de avaliação para validação dos modelos.

Quem pode fazer esse curso?

  • Pessoas da área de tecnologia que buscam conhecer os fundamentos da área de IA: alunos de graduação e estudantes de cursos técnicos e profissionalizantes; profissionais de tecnologia da informação; desenvolvedores de software. 
  • Esse curso não é recomendado para profissionais de outras áreas ou entusiastas na área de tecnologia, que não conheçam os conceitos básicos da área de Inteligência Artificial e que não dominem a linguagem de programação Python.

Como posso me capacitar para fazer esse curso?

Por que devo fazer esse curso?

Aprendizado de máquina é uma tecnologia central na inteligência artificial, sendo essencial para o desenvolvimento de sistemas inteligentes e automatizados. Estar familiarizado com aprendizado de máquina permite participar na vanguarda da pesquisa e desenvolvimento tecnológico. 

 

Há uma demanda crescente por profissionais qualificados em aprendizado de máquina em setores como tecnologia, finanças, saúde, marketing, entre outros. Profissionais com habilidades em aprendizado de máquina frequentemente recebem salários elevados devido à especialização necessária. Desde diagnóstico médico e análise de imagem até previsão de mercado financeiro e personalização de marketing, as aplicações são vastas e diversas. Aprendizado de máquina melhora suas habilidades de análise de dados, permitindo decisões mais informadas e estratégicas. 

 

A área de aprendizado de máquina está em constante evolução, incentivando uma mentalidade de aprendizado contínuo e adaptação às novas tecnologias. Desafios constantes e novos problemas a serem resolvidos, estimulando a criatividade e a inovação pessoal.

Ementa

Introdução ao Aprendizado de Máquina; Aprendizado Supervisionado; Aprendizado Não Supervisionado; Avaliação e Validação de Modelos.

 
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