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Inteligência Artificial em Curso com Python

kadima
Instituto Kadima
Última atualização 18 de julho de 2024
by KADIMA INSTITUTE

Sobre este curso

LANÇAMENTO
Transforme seu Futuro com o Curso de Intelig√™ncia Artificial com Python Voc√™ est√° pronto para dominar uma das tecnologias mais revolucion√°rias do s√©culo 21? O nosso curso de Intelig√™ncia Artificial com Python √© a chave para abrir portas no mundo da IA, preparando voc√™ para enfrentar os desafios mais complexos da ind√ļstria tecnol√≥gica.

objetivos de aprendizado

Cronograma do curso
Módulo 01 - Introdução
Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle
Módulo 01 - Listas e Dicionários
Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica
M√≥dulo 01 - Fun√ß√Ķes no Python
M√≥dulo 02 - Numpy: Arrays e Opera√ß√Ķes B√°sicas
M√≥dulo 02 - Numpy: Opera√ß√Ķes de Compara√ß√£o e Alg√©bricas
M√≥dulo 02 - Numpy: Fun√ß√Ķes Matem√°ticas e Estat√≠sticas
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
M√≥dulo 05 - KNN: Ajuste de Par√Ęmetros
Módulo 05 - Naive Bayes
Módulo 05 - Support Vector Machine
M√≥dulo 05 - √Ārvore de Decis√£o
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
M√≥dulo 05 - Ajuste Fino de Hiperpar√Ęmetros
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
M√≥dulo 08 - √Čtica em IA e LGPD

Tenha um Certificado

Inclua o certificado ao seu currículo para demonstrar suas habilidades e aumentar suas chances no mercado.

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79% desconto
Nível
Intermedi√°rio
Validade de inscrição: Conforme Políticas

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