Programação

  • Bem-Vindos!

    • Sobre o curso: Atualmente é comum, em notícias ou na mídia em geral, ver discursos sobre como o aprendizado de máquina ou a inteligência artificial estão criando soluções para os mais diversos problemas da sociedade. Por exemplo, sistemas de detecção de tumores ou câncer, qualidade de bebidas, detecção de objetos, reconhecimento de faces etc. No entanto, poucos sabem o que realmente é um sistema de aprendizado de máquina ou o que é uma rede neural. O conteúdo do curso apresenta ao aluno todas essas noções básicas e mostra, também, as principais técnicas de aprendizado de máquina em um nível de pós-graduação.

    • Apresentação do curso:

    • COMECE AQUI!

      Aqui você inicia sua trilha de aprendizado, confira os vídeos abaixo e logo em seguida as disciplinas disponiveis nesse eixo!

      • • Vídeoaula:

      • • Entrevista com especialista na área:

      • • Fale com nossa equipe:


    • DISCIPLINA 1 – Inteligência artificial

      • Sobre a disciplina: Inteligência artificial. Diferentes técnicas que compõem a inteligência artificial. Aprendizado de máquina. Técnicas para gerar e avaliar modelos de aprendizado de máquina.

      • Abaixo você irá encontrar o conteúdo da disciplina dividido em Unidades de Aprendizagem (UAs)!

      • DISCIPLINA 2 – Aprendizagem de máquina

        • Sobre a disciplina: Modelos de aprendizado de máquina supervisionados. Naive bayers. Máquina de vetor de suporte. Árvore de decisão.

        • Abaixo você irá encontrar o conteúdo da disciplina dividido em Unidades de Aprendizagem (UAs)!

        • DISCIPLINA 3 – Aprendizagem de Máquina e PCA (Principal Components Analysis

          • Sobre a disciplina: Modelos de aprendizado supervisionados. kNN. Modelos não supervisionados. k-means. Análise de componentes principais.

          • Abaixo você irá encontrar o conteúdo da disciplina dividido em Unidades de Aprendizagem (UAs)!

          • Avaliações