Inteligência Artificial- Primeiros Passos
Fundamentos da Inteligência Artificial, aplicações, aprendizado de máquina, redes neurais artificiais, algoritmos.
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What You Will Learn!
- Discutir o significado de inteligência artificial, sua abrangência, suas etapas ou estágios, suas aplicações, o seu impacto na sociedade e no emprego.
- Entender os fundamentos de machine learning e deep learning. Discutir a relação entre ML e análise estatística. Entender os tipos de machine learning.
- Entender e descrever as etapas do fluxo de trabalho de machine learning ou aprendizado de máquina.
- Entender os objetivos das métricas de desempenho. Discutir a necessidade das métricas de desempenho para avaliação de modelo de ML.
- Listar e analisar os principais métodos de métricas de desempenho para avaliação da qualidade de modelo de classificação.
Description
Este curso é destinado a todo aquele que está iniciando seu aprendizado neste campo que só faz evoluir. Você vai aprender o significado de inteligência artificial, seus estágios, suas aplicações. Vai entender o que é Machine Learning e Deep Learning, visão computacional, reconhecimento de voz, Processamento de Linguagem Natural (PLN), robótica. O impacto dessa tecnologia no mundo, no emprego e suas perspectivas. Vai entender a relação entre Inteligência Artificial, Machine Learning (Aprendizado de Máquina- ML) e Deep Learning (Aprendizado Profundo-DL).O que é aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. Vai aprender o que determina a escolha do tipo de ML, vai aprender sobre os algoritmos de Inteligência Artificial como: algoritmos de classificação e de regressão. Vai aprender sobre o algoritmo árvore de decisão, Naive Bayes, K-means, redes neurais artificiais e redes neurais Convolucionais, a diferença entre redes neurais artificiais e redes neurais profundas. Ao final deste curso você será capaz de descrever as etapas do fluxo de trabalho de Machine Learning como a definição do problema a ser resolvido, coleta de dados, pré processamento de dados, seleção de características, treinamento, avaliação do modelo, ajuste, implantação, monitoramento e atualização do modelo. Vai entender a necessidade das métricas de desempenho para avaliar a qualidade do modelo de classificação. Conhecer e listar as principais métricas de avaliação de desempenho tais como: matriz de confusão, recall, precisão, especificidade, pontuação F1 ou F1 score.
O termo "Inteligência Artificial" foi cunhado pela primeira vez em 1956 por Jhon McCarthy matemático americano na famosa conferência de Dartmouth College, desde então essa tecnologia só evoluiu e com o aumento do poder de processamento e o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados, esse crescimento é avassalador.
Essa tecnologia tem impactado tanto nos negócios como na vida das pessoas. Você precisa entender, basicamente, o que é essa revolução que vai mudar, aliás já está mudando, a vida da sociedade.
Who Should Attend!
- Todos aqueles interessados em Inteligência Artificial, mas que não tem conhecimento sobre a tecnologia, seus conceitos, jovens, melhor idade com o mínimo de interesse pelo tema
- Todos aqueles que precisam entender o básico para entenderem o impacto da tecnologia no mundo