Learn Machine Learning PRO

Este aplicativo foi preparado para profissionais que desejam aprender a imagem completa do aprendizado de máquina e inteligência artificial. Este tutorial atende às necessidades de aprendizado de alunos novatos e especialistas, para ajudá-los a compreender os conceitos e a implementação da inteligência artificial e do aprendizado de máquina.

A quem se destina este curso de aprendizado de máquina:

Qualquer pessoa interessada em Aprendizado de Máquina. Alunos que têm pelo menos conhecimento de segundo grau em matemática e que desejam iniciar o aprendizado de máquina.

Qualquer pessoa de nível intermediário que conheça os fundamentos do aprendizado de máquina, incluindo os algoritmos clássicos como regressão linear ou regressão logística, mas que queira aprender mais sobre isso e explorar todos os diferentes campos do aprendizado de máquina.

Qualquer pessoa que não se sinta confortável com a codificação, mas esteja interessada no aprendizado de máquina e queira aplicá-lo facilmente em conjuntos de dados.

- Qualquer aluno na faculdade que deseja iniciar uma carreira em Ciência de Dados.

- Qualquer analista de dados que deseja subir de nível em Aprendizado de Máquina.

- Qualquer pessoa que não esteja satisfeita com seu trabalho e que queira se tornar um Cientista de Dados.

- Qualquer pessoa que queira criar valor agregado ao seu negócio usando poderosas ferramentas de aprendizado de máquina.

Neste aplicativo você aprenderá

- Por que escolher Python para aprendizado de máquina

- Roteiro de aprendizado de máquina

- Aprenda Python 3 para aprendizado de máquina

- Aprenda Inteligência Artificial

- Introdução ao aprendizado de máquina

- Aprenda TensorFlow para aprendizado de máquina

- Guia Aprenda Pytorch

- Guia completo de Inteligência Artificial

- Aprenda Aprendizado Profundo

- Guia completo de aprendizado de máquina

- Projetos e exemplos de aprendizado de máquina

- Tutoriais de Python 3

Vamos aprender em aprendizado de máquina

- Conceitos

-Tipos de aprendizagem

-Aprendizagem Supervisionada

- Aprendizagem não supervisionada

- Pré-processamento, análise e visualização de dados

- Dados de treinamento e dados de teste

- Formulários

- Regressão

- Algoritmos

- algoritmo de árvore de decisão

- Máquinas de vetor de suporte (SVM)

- Floresta aleatória

- Algoritmo de redução dimensional

- algoritmos de impulso

Inteligência Artificial

- Introdução à Inteligência Artificial

- Sistemas inteligentes

- Agentes e ambientes

- Algoritmos de pesquisa populares

- Sistemas de lógica difusa

- Processamento de linguagem natural

- Sistemas especializados

- Robótica

- Redes neurais

Saiba também mais sobre aprendizado profundo, Rede Neural em detalhes