Introdução ao Machine Learning

Introdução ao Machine Learning

0 Alunos
10 Aulas

Sobre este curso

Se você é apaixonado por tecnologia e quer se destacar em um dos campos mais promissores da atualidade, o curso de Introdução ao Machine Learning é perfeito para você! 


Neste curso, você terá a oportunidade de adentrar no fascinante mundo da inteligência artificial, compreendendo como algoritmos aprendem e se adaptam a partir de dados, para realizar previsões e tomar decisões de forma autônoma.


Durante as aulas, você irá aprender os fundamentos do Machine Learning, desde a coleta e preparação dos dados até a escolha e avaliação dos modelos algorítmicos. Além disso, terá a chance de colocar em prática seus conhecimentos através de projetos reais, que simulam desafios enfrentados no mercado de trabalho.


O diferencial deste curso está na abordagem prática e hands-on, que permite aos alunos vivenciarem situações reais do dia a dia de um cientista de dados. Com o suporte de instrutores capacitados e materiais de qualidade, você estará preparado para se destacar no mercado de trabalho e alavancar sua carreira.


O público-alvo do curso é amplo e abrange desde estudantes de TI e Ciência da Computação, até profissionais que desejam se atualizar e ingressar na área de dados. Não é necessário conhecimento prévio em programação, pois o curso parte do zero e guia os alunos em cada etapa do aprendizado.


Ao final do curso, você estará apto a compreender e aplicar conceitos de Machine Learning em diversos contextos, tornando-se um profissional diferenciado e disputado no mercado de trabalho. Invista em seu futuro e inscreva-se já no curso de Introdução ao Machine Learning. Venha fazer parte da revolução tecnológica e transforme sua carreira!

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Este curso inclui 1 módulos, 10 aulas e 0 horas de material.

MATRIZ CURRICULAR
10 Partes
Fundamentos de Machine Learning e tipos de aprendizado
Volume 21.89 MB
Preparação de dados para análise (limpeza e transformação)
Volume 22.23 MB
Algoritmos supervisionados: Regressão Linear e KNN
Volume 21.07 MB
Algoritmos não supervisionados: K-means e PCA
Volume 21.43 MB
Divisão de dados em treino e teste
Volume 21.31 MB
Avaliação de modelos com métricas: Acurácia, Precisão e Recall
Volume 20.14 MB
Introdução ao TensorFlow e scikit-learn
Volume 22.26 MB
Redes Neurais e conceitos básicos de Deep Learning
Volume 22.28 MB
Overfitting e underfitting em modelos de ML
Volume 21.22 MB
Implementação de um modelo simples de classificação
Volume 20.77 MB
Certificados
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Especificações do curso

Seções
1
Aulas
10
Capacidade
Ilimitado
Duração
30:00 Horas
Alunos
0
Data de criação
31 mar 2025
Data de atualização
25 abr 2025
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