IA com Python

 

Prepare-se para ingressar em uma das áreas mais inovadoras e promissoras da tecnologia com nosso curso de Inteligência Artificial com Python. Este programa abrangente abrange desde os fundamentos da programação em Python até técnicas avançadas de machine learning e deep learning. Com a orientação de especialistas e acesso a projetos práticos, você desenvolverá habilidades essenciais para criar soluções inteligentes e inovadoras. Profissionais em inteligência artificial podem ganhar entre R$ 6.000 e R$ 15.000 mensais, dependendo da experiência e do setor de atuação.

 Módulo 01 - Introdução

 Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle

 Módulo 01 - Listas e Dicionários

 Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica

 Módulo 01 - Funções no Python

 Módulo 02 - Numpy: Arrays e Operações Básicas

 Módulo 02 - Numpy: Operações de Comparação e Algébricas

 Módulo 02 - Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas

 Módulo 02 - Exercícios com Numpy

 Módulo 03 - Introdução ao Pandas

 Módulo 03 - Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos

 Módulo 03 - Pandas: Introdução à Análise Exploratória

 Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 1

 Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 2

 Módulo 03 - Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais

 Módulo 04 - Matplotlib: Parte 1

 Módulo 04 - Matplotlib

 Módulo 04 - Seaborn: Parte 1

 Módulo 04 - Seaborn: Parte 2

 Módulo 04 - Plotly

 Módulo 05 - Introdução ao Machine Learning

 Módulo 05 - Introdução ao Scikit-learn e KNN

 Módulo 05 - KNN: Ajuste de Parâmetros

 Módulo 05 - Naive Bayes

 Módulo 05 - Support Vector Machine

 Módulo 05 - Árvore de Decisão

 Módulo 05 - Random Forest

 Módulo 05 - XGBoost

 Módulo 05 - Modelos de Regressão com Scikit-learn

 Módulo 05 - Regressão Linear

 Módulo 05 - Agrupamento com K-Means

 Módulo 05 - Agrupamento com DBSCAN

 Módulo 05 - Análise de Componentes Principais

 Módulo 05 - Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos

 Módulo 05 - Tratamento de Variáveis Categóricas

 Módulo 05 - Seleção de Features

 Módulo 05 - Validação Cruzada

 Módulo 05 - Ajuste Fino de Hiperparâmetros

 Módulo 06 - Introdução às Redes Neurais

 Módulo 06 - Perceptron

 Módulo 06 - Multilayer Perceptron

 Módulo 07 - Introdução ao Deep Learning

 Módulo 07 - Introdução ao TensorFlow e Keras

 Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow

 Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)

 Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)

 Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)

 Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)

 Módulo 07 - Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)

 Módulo 07 - Implementação de uma Rede LSTM

 Módulo 08 - Integração com a API da OpenAI

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: NLTK

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: SpaCy

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução

 Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV

 Módulo 08 - Tópicos Especiais: PyTesseract

 Módulo 08 - Ética em IA e LGPD