Curso de Inteligência Artificial

Por que Inteligência Artificial?

Engajar-se no estudo da inteligência artificial para almejar uma carreira na indústria é um investimento estratégico que oferece uma ampla gama de benefícios. Em primeiro lugar, a demanda crescente por profissionais capacitados em inteligência artificial na indústria reflete a necessidade de soluções inovadoras e eficientes. Ao adquirir conhecimentos nessa área, você se torna um ativo valioso, preparado para contribuir significativamente para a resolução de desafios complexos e para impulsionar a eficiência operacional em diversos setores industriais.

Além disso, a inteligência artificial desempenha um papel crucial na transformação digital das empresas. Ao dominar essa disciplina, você estará apto a aplicar algoritmos avançados, análise de dados e aprendizado de máquina para otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e antecipar tendências. Isso não apenas aprimora a competitividade das organizações, mas também cria oportunidades para inovação e crescimento profissional. Em resumo, estudar inteligência artificial para trabalhar na indústria é uma escolha estratégica que não apenas atende à demanda atual, mas também posiciona os profissionais para liderar e moldar o futuro dinâmico do setor industrial.

Objetivo

Atualmente, são inúmeras as vias que se abrem para quem busca explorar o vasto domínio da inteligência artificial. Seja por meio de cursos convencionais, como graduações ou pós-graduações, ou pela autonomia proporcionada pelo ensino a distância (EAD), as opções de aprendizado são abundantes. A internet, por sua vez, serve como um meio amplo para disseminação desse conhecimento, oferecendo inúmeras oportunidades de aprendizado. Entretanto, nosso propósito vai além do convencional, visando inserir a inteligência artificial de maneira tangível no contexto do dia a dia.

Neste curso, não vamos nos contentar em explicar intricadas formulações matemáticas ou adotar uma linguagem excessivamente técnica voltada apenas para especialistas. Nosso intuito é desmistificar a inteligência artificial, capacitando-o a aplicar esses conceitos de maneira vantajosa e a resolver desafios de forma inovadora. Estamos aqui para decodificar a inteligência artificial em ferramentas práticas, transformando-a em soluções criativas para os desafios reais da vida.

Ambiente

Para começar a trabalhar com inteligência artificial você precisará configurar seu ambiente. O Kit básico seria a instalação de uma versão estável do Python e um editor de texto. No entanto, a ciência de dados utiliza muitas bibliotecas e ferramentas já implementadas por outros cientistas, sendo assim, eu recomendo fortemente que você instale o Anaconda.
• Veja aqui um tutorial completo de como instalar o Anaconda

Conteúdo abordado

1 – Introdução à Aprendizagem de Máquinas

    • Qual é o desafio do aprendizado dos humanos e das máquinas?
    • Linha do tempo e novidades na área de Inteligência Artificial
    • Três exemplos que provam que Codificar Inteligências Artificiais não é tão difícil
 

2 – Métodos Estocásticos/Determinísticos, Dedutivos e Indutivos

    • O que são métodos estocástico e determinístico
    • O que é Indução e Dedução

3. Métodos de Aprendizagem Supervisionada

      1. Regressão Linear e Logística
      2. Regressão Linear Multipla
      3. Árvores de Decisão
      4. Florestas Aleatórias (Random Forest)
      5. K-Vizinhos Mais Próximos (KNN)
      6. Naive Bayes
      7. Redes Neurais Artificiais
      8. Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

4. Métodos de Aprendizagem Não-Supervisionada

    • Como é possível aprender sem supervisão?
    • Principais algoritmos de aprendizagem sem supervisão:
      1. K-Means
      2. Análise de Componentes Principais
      3. Algoritmos de Associação (Apriori)

5 – Métodos de Aprendizagem por Reforço

    • O que é aprendizagem por reforço?
    • Exemplo prático de aprendizagem por reforço:
      1. Reinforcement Learning em Jogos de Simulação

6 – . Métodos de Validação

    • O que são métodos de validação de Inteligência Artificiais?
    • Principais técnicas de validação usadas atualmente:
      1. Divisão de Conjunto de Dados (Train-Test Split)
      2. Validação Cruzada (Cross-Validation)
      3. Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)
      4. Bootstrap
      5. Matriz de Confusão e Métricas Associadas
      6. Curva ROC (Receiver Operating Characteristic)

7. Implementação de Soluções em Nuvem

    • Quais são as principais nuvens disponíveis atualmente
    • Serviços IA disponíveis nas nuvens e como usar serviços de IA em nuvem