Learn Machine Learning & AI

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Sobre este Learn Machine Learning & AI

Curso de aprendizado de máquina: IA, aprendizado profundo, redes neurais e ciência de dados

Aprenda Machine Learning e IA é um curso estruturado que leva você desde o conceito de "o que é machine learning" até a compreensão dos algoritmos por trás da inteligência artificial moderna, em lições curtas que você pode ler no seu celular.

Não é necessário ter experiência prévia em IA. Se você consegue acompanhar álgebra básica e um pouco de Python, você consegue acompanhar este curso.

O QUE VOCÊ VAI APRENDER

Fundamentos de Machine Learning

O que é machine learning, como ela difere da programação tradicional, o fluxo de trabalho de machine learning, dados de treinamento e teste, sobreajuste, subajuste, viés e variância, e como os modelos são avaliados.

Aprendizado Supervisionado

Regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte, k-vizinhos mais próximos e Naive Bayes, cada um com a intuição por trás de cada um e onde são usados ​​na prática.

Aprendizado Não Supervisionado

Agrupamento K-means, agrupamento hierárquico, redução de dimensionalidade, análise de componentes principais e detecção de anomalias.

Aprendizado Profundo e Redes Neurais

Perceptrons, funções de ativação, retropropagação, redes neurais convolucionais para imagens, redes recorrentes e LSTMs para sequências, e uma introdução aos Transformers.

Aprendizado por Reforço

Agentes, ambientes, recompensas, aprendizado Q e métodos baseados em políticas explicados sem matemática complexa.

Processamento de Linguagem Natural

Tokenização, embeddings, análise de sentimentos e como grandes modelos de linguagem são construídos com base nessas ideias.

Ferramentas e Bibliotecas

Onde Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy e Pandas se encaixam em um fluxo de trabalho real de aprendizado de máquina.

Aprendizado de Máquina Aplicado

Como esses métodos são usados ​​em saúde, finanças, sistemas de recomendação, detecção de fraudes, visão computacional e previsão.

DESENVOLVIDO PARA APRENDER NO CELULAR

Lições curtas. Cada tópico é dividido em seções que você pode concluir em poucos minutos, para que você possa progredir nos intervalos do seu dia, em vez de esperar por uma noite livre.

Linguagem simples primeiro, matemática depois. Cada algoritmo é explicado em palavras antes de qualquer notação aparecer, para que você entenda o que ele faz antes de ver como está escrito.

Pesquise em todo o curso, para que você possa consultar um termo assim que o encontrar em um artigo ou aula.

Marcadores e resumo, para que um tópico extenso não seja interrompido.

Atualizado continuamente conforme a área evolui.

PARA QUEM É ESTE APLICATIVO

Estudantes de cursos de aprendizado de máquina, inteligência artificial ou ciência de dados que desejam uma segunda explicação quando a aula não ficou clara.

Desenvolvedores de software que estão migrando para engenharia de aprendizado de máquina ou ciência de dados.

Candidatos se preparando para entrevistas de aprendizado de máquina e ciência de dados, onde as perguntas ainda são principalmente sobre fundamentos.

Analistas e profissionais que precisam entender o que um sistema de IA em seu setor realmente faz.

Qualquer pessoa curiosa sobre como a inteligência artificial funciona por trás dos produtos que usa todos os dias.

POR QUE APRENDER APRENDIZADO DE MÁQUINA AGORA?

O aprendizado de máquina deixou de ser uma habilidade especializada e se tornou parte fundamental do trabalho técnico. Compreender como os modelos são treinados, por que falham e o que podem e não podem fazer é útil em praticamente todas as funções técnicas — e cada vez mais em funções não técnicas.

Este curso oferece esse conhecimento em um formato que você realmente concluirá: lições curtas, linguagem clara, sem vídeos para carregar e sem necessidade de cadastro.

Abra sua primeira lição hoje mesmo.

Dúvidas, correções ou sugestões de tópicos? Envie um e-mail para [email protected] — atualizamos o aplicativo com base nas solicitações dos alunos.

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