Introdução à IA com Python
A course by Rodrigo MontemayorProgramador
A course by Rodrigo Montemayor, Programador
Aprenda os fundamentos da inteligência artificial e como utilizá-la na resolução de problemas
Graças ao aprendizado de máquina, todas as indústrias estão revolucionando a maneira como trabalham. Neste curso online, o programador especialista Rodrigo Montemayor ensinará os fundamentos do aprendizado de máquina com Python do zero.
Ao longo das aulas, você aprenderá o que é e como funciona, quais tipos existem e como o aprendizado de máquina pode ser aplicado para solucionar diversos problemas. Prepare-se para fazer parte do futuro da inteligência artificial.
O que você aprenderá neste curso online?
29 aulas & 34 downloads
Configuração do ambiente de trabalho
14 minutos, 25 segundos
Bibliotecas Python
2 minutos, 38 segundos
Seu primeiro modelo: regressão linear
16 minutos, 38 segundos
Regressão linear em detalhes
4 minutos, 47 segundos
Conjuntos e análise de dados
20 minutos, 13 segundos
Exercício de regressão linear
15 minutos, 21 segundos
O que está incluído neste curso?
Você iniciará o curso conhecendo melhor seu professor Rodrigo Montemayor, que falará sobre sua trajetória como programador e suas maiores referências.
A seguir, você verá o que é aprendizado de máquina e como ele pode ser aplicado em diferentes setores. Em seguida, você descobrirá os tipos de aprendizado de máquina existentes.
Na próxima unidade, você colocará um problema nos conceitos de aprendizado de máquina e entenderá que os dados são essenciais para obter resultados. Passo a passo, você aprenderá alguns termos como tags, recursos ou bibliotecas. Então, você fará seu primeiro modelo usando regressão linear. Você entenderá como funciona o processo de treinamento e o cálculo de perdas para melhorar automaticamente e descobrirá os problemas mais comuns.
Mais tarde, Rodrigo dará algumas dicas sobre como lidar e representar os dados. Ele também falará sobre outro tipo de modelo, a regressão logística, além das redes neurais. Por fim, você aprenderá a aproveitar os modelos existentes e previamente treinados para resolver problemas.
What is this course's project?
Você fará um modelo de aprendizado de máquina que serve para classificar e detectar suas próprias imagens usando redes neurais.
Projetos de alunos do curso
Who is this online course for?
Qualquer pessoa interessada em aprender os fundamentos do aprendizado de máquina.
Requirements and materials
Para realizar este curso, você precisará de conhecimentos básicos de Python.
Avaliações
- andresarcilaPLUShá 9 dias
Excelente para empezar con el panorama y fundamentos de ML asi como AI yendo al punto y dentro de lo posible creo que de un modo simple. Gracias
- há 14 dias
pues me esta gustando :D
- há 16 dias
hasta ahora todo bien
- há 19 dias
MUY BUENO
- gaspi17PLUShá 19 dias
Explica bien y le presta atencion a las personas que programan en google colab o las que programan en visual studio code
Por outro lado, compartilha conteúdo no canal RingaTech no Youtube, com o objetivo de ensinar e informar sobre tecnologia, cibersegurança e inteligência artificial. Como parte do canal, desenvolveu alguns projetos e jogos cujo código está disponível ao público.
Conteúdo
- U1
Introdução
- Apresentação
- influências
- U2
Noções básicas de aprendizado de máquina
- O que é aprendizado de máquina?
- Possibilidades de aprendizado de máquina
- Configuração do ambiente de trabalho
- U3
seus primeiros modelos
- Tipos e exemplos de aprendizado de máquina
- Dados: a base de qualquer modelo
- Bibliotecas Python
- Seu primeiro modelo: regressão linear
- Regressão linear em detalhes
- U4
Algoritmos de aprendizado de máquina
- Conjuntos e análise de dados
- Exercício de regressão linear
- regressão logística
- Exercício de regressão logística
- Árvores de decisão
- Exercício de árvores de decisão
- U5
Mais algoritmos de aprendizado de máquina
- máquinas vetoriais de suporte
- Apoie o exercício da máquina vetorial
- Agrupamento com K-means
- Exercício de agrupamento com K-means
- U6
Redes neurais e aprendizado profundo
- Intuição e como as redes neurais aprendem
- Rede neural de regressão
- Rede neural de classificação 1
- Classificação Rede Neural 2
- Convoluções e filtros
- Redes Neurais Convolucionais 1
- Redes Neurais Convolucionais 2
- Transferência de Aprendizagem 1
- Transferência de aprendizagem 2
- PF
Projeto final
- Introdução à IA com Python
O que esperar de um curso da Domestika
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Perguntas frequentes
Você vai entender os conceitos fundamentais de Machine Learning, aprender a aplicar algoritmos em problemas reais, trabalhar com visão computacional, preparar e analisar dados, além de desenvolver projetos práticos usando Python e bibliotecas populares como pandas, scikit-learn e TensorFlow.
O curso é de nível intermediário. Recomenda-se ter conhecimentos básicos de programação em Python e noções gerais de matemática para aproveitar melhor os conteúdos e exercícios práticos.
É necessário ter Python instalado, acesso ao Google Colab ou Visual Studio Code, e conhecimentos básicos de programação. Também é recomendada uma conexão estável à internet e um computador com recursos suficientes para rodar notebooks e bibliotecas de Machine Learning.
Você vai realizar projetos de classificação de imagens e textos, detecção de anomalias, segmentação de clientes, modelos de regressão e classificação binária, além de aplicações de visão computacional usando conjuntos de dados reais e bibliotecas Python.
O curso aborda aplicações como visão computacional, reconhecimento de padrões, detecção de fraudes, diagnóstico médico, previsão de preços, segmentação de clientes e sistemas de recomendação personalizados.
Ao contrário da programação tradicional, Machine Learning permite que sistemas aprendam com os dados e melhorem seu desempenho automaticamente, sem seguir regras programadas explicitamente.
Você vai trabalhar com pandas para análise de dados, scikit-learn para modelos de Machine Learning, TensorFlow e Keras para redes neurais, além do Google Colab e Visual Studio Code para programar e executar seus projetos.