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Programa do Curso
Introdução à IA e ao ML
- Visão geral dos conceitos de IA e ML
- Recolha e pré-processamento de dados
- Introdução a Python para IA
Data Analysis e visualização
- Análise exploratória de dados
- Técnicas de visualização de dados
- Fundamentos estatísticos para o ML
Modelos Machine Learning
- Algoritmos de aprendizagem supervisionada
- Algoritmos de aprendizagem não supervisionada
- Avaliação e seleção de modelos
Deep Learning e Neural Networks
- Fundamentos das redes neuronais
- Redes neuronais convolucionais (CNN)
- Redes neuronais recorrentes (RNNs)
Natural Language Processing (NLP)
- Processamento de texto e extração de características
- Análise de sentimentos e classificação de textos
- Modelos de linguagem e chatbots
Computer Visão
- Fundamentos do processamento de imagens
- Deteção de objectos e classificação de imagens
- Tópicos avançados em visão computacional
Implementação e escalonamento
- Estratégias de implantação de aplicações de IA
- Dimensionamento de aplicações de IA
- Monitorização e manutenção de sistemas de IA
Ética e futuro da IA
- Considerações éticas sobre a IA
- Política e regulamentação da IA
- Tendências futuras da IA e do ML
Projeto de laboratório
- Desenvolver uma aplicação inteligente em pequena escala
- Trabalhar com conjuntos de dados do mundo real
- Colaborar num projeto de grupo para resolver um problema relevante para a indústria
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de programação
- Experiência com Python e técnicas fundamentais de ciência de dados
- Familiaridade com os princípios fundamentais de IA e ML
Público-alvo
- Profissionais de IA
- Programadores de software
- Analistas de dados
28 Horas
