Escola de Inteligência Artificial /Formação Completa Inteligência Artificial - 2025

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Formação Completa Inteligência Artificial - 2025

Aprenda IA e Machine Learning de forma prática e completa e transforme sua carreira em um dos mercados que mais crescem! Curso com 150 aulas e 60 práticas em Python. Inclui ML, Redes Neurais, Deep Learning, NLP, geração de imagens, detecção de anomalias, algoritmos genéticos e lógica difusa. 🔒Acesso Vitalício ⏰103 horas-aula 🎓Certificado 🧑‍🏫Suporte direto com Professor 📚Material de Apoio 🎬Legendas [auto]

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Conceitos Básicos de Estatística.

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66% dos líderes não contratariam alguém sem habilidades em IA.
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Conteúdo

1. Introdução

Apresentação e Conteúdo do Curso
Experimente
Orientações Gerais
Experimente
Material para Download
Ambiente Python para o Curso
Tutorial de Google Colab
Dica Extra para Google Colab

2. Fundamentos de Machine Learning

Introdução
Experimente
Aplicações
Experimente
Definições Gerais
Conceitos Fundamentais
Introdução a Classificação
Avaliação de Performance e Matriz de Confusão
Avaliação de Performance para Regressão
Codificação de Categorias
Dimensionamento de Características
Fundamentos de Agrupamentos
Regras de Associação
Quiz 1: Fundamentos de Machine Learning

3. Estudo de Algoritmos de Machine Learning

Introdução a Correlação e Regressão Linear
Condições para Regressão Linear
Cálculos na Regressão Linear
Lab: Regressão Linear em Python
Lab: Regressão Linear com StatsModels
Lab: Regressão Linear com StatsModels (Continuação)
Naive Bayes
Lab: Naive Bayes
Lab: Naive Bayes (Continuação)
Árvores de Decisão
Opcional: Cálculos para Induzir uma Árvore de Decisão
Lab: Implementando Árvores de Decisão
Aprendizado Baseado em Grupos com Random Forest
Lab: Random Forest
Aprendizado Baseado em Instância
KNN: Vizinho mais Próximo
Lab: Implementando KNN
KMeans
Lab: Implementando Clusters Diversos
Lab: Implementando Clusters Diversos (Continuação)
Regras de Associação com Apriori
Lab: Implementado Apriori

4. Tópicos Avançados em Machine Learning

Engenharia e Seleção de Atributos
Lab: Engenharia de Atributos
Lab: Engenharia de Atributos (Continuação)
PCA: Principal Component Analysis
Lab: PCA
Seleção de Atributos
Lab: Seleção de Atributos
Avaliando a Viabilidade de um Modelo
Avaliando e Comparando a Performance de Modelos
Custo de Modelos
Técnicas Avançadas para Clusters
Lab: Técnicas Avançadas para Clusters
Lab: Técnicas Avançadas para Clusters (Continuação)
Lab: Escolhendo o Melhor Agrupador
Lab: Escolhendo o Melhor Agrupador (Continuação)
Classificação Multi Label
Métricas para Avaliação Multi Label
Lab: Classificação Multi Label
Dados Desbalanceados
Lab: Dados Desbalanceados
AutoML e Tunning de Modelos
AutoML e Tunning de Modelos (Continuação)
Lab: AutoML e Tunning
Lab: AutoML e Tunning com H2O

5. Redes Neurais, Deep Learning e Computer Vision

Introdução a Redes Neurais Artificiais
Conhecendo o Perceptron
Classificação com Perceptron
Classificação com Perceptron (Continuação)
Apresentação de Redes Neurais
Deep Learning
Compreendendo Hiper Parâmetros
Lab: Implementando RNA
Lab: RNA com Keras
Lab: RNA com Keras (Continuação)
Visão Computacional com CNN - Convolution
Visão Computacional com CNN - Pooling
Visão Computacional com CNN - Flattening
Visão Computacional com CNN - Full Connected
Dados Cifar10
Lab: Convolution Neural Network (CNN)
Lab: Convolution Neural Network (CNN) (Continuação)
Lab: Convolution Neural Network (CNN) (Continuação II)
Redes Neurais Recorrentes e LSTM (Long Short Term Memory)
Conjunto de Dados Stock do Google
Lab: Pré-processamento para LSTM
Lab: Treinamento de LSTM
Lab: Previsão e Comparação de Resultados de LSTM
Introdução aos Autoencoders
Sobre o Lab de Autoencoders
Lab: Preprando o Autoencoder
Lab: Criando o Modelo do Autoencoder
Lab: Removendo o Ruído da Imagem
Detecção de Objetos
Lab: Detecção de Objetos com OpenCV
Lab: Detecção de Objetos com OpenCV (Continuação)

6. Machine Learning Explicável

O que é Machine Learning Explicável (XAI)
Por que um Modelo Precisa ser Explicado?
Conceitos Fundamentais
Exemplos de Modelos White-box e Black-box
Lab: Preparando os Dados
Lab: Lime e Eli5
Lab: Shap e Interpret

7. Processamento de Linguagem Natural (Natura Language Processing - NLP)

Introdução
Aplicações
Conceitos
Lab: NLP na Prática
Lab: NLP na Prática (Continuação)
Lab: NLP na Prática (Continuação II)
Word Embedding e Transformers
Lab: Classificação com Keras
Lab: Classificação com Keras (Continuação)

8. LLMs e Inteligência Artificial Generativa

LLMs: Grandes Modelos de Linguagem
Hugging Face
Lab: Geração de Texto com Modelos GPT
Lab: Preenchimento de Máscara
Lab: Resumo de Texto
Modelos GPT com OpenAI
Lab: GPT com Python
Lab: Google Gemini
Lab: DeepSeek
DALL-E: Apresentação
Lab: DALL-E
Lab: Stable Diffusion
Lab: Stable Diffusion (Continuação)
Whisper: Apresentação
Lab: Whisper

9. Agentes de IA, RAGs e Langchain

Apresentação de Agentes de IA
Tipos de Agentes de IA
RAGs: Retrieval Augmented Generation
Outros Conceitos de Agentes
Lab: Agente com Pesquisa na Web
Agente Especializado com RAG e Langchain
Lab: Agente Especializado com RAG e Langchain
Lab: Agente Especializado com RAG e Langchain (Continuação)

10. Deteção de Anomalias

Introdução a Detecção de Anomalias
Técnicas Estatísticas
Lab: Z-Score
Lab: IQR
Técnicas de Machine Learning
Lab: Local Outlier Factor (LOF)
Lab: Isolation Forest
Técnicas de Deep Learning
Lab: Autoencoders
LSTM para Anomalias
Lab: Treinando Modelo LSTM
Lab: Buscando Anomalias com LSTM
Lab: Previsão de Avaliação com LSTM
Técnicas de Séries Temporais
Lab: Médias Móveis
Lab: Exponential Smoothing
Lab: Seasonal and Trend Decomposition (STD)
Lab: Arima

11. Algoritmos Genéticos

Introdução
Evolução Biológica
Introdução aos Algoritmos Genéticos
Como Algoritmos Genéticos Funcionam
Como Algoritmos Genéticos Funcionam (Continuação)
Como Algoritmos Genéticos Funcionam (Continuação II)
Demonstração de Exemplo
Exemplo com Valor Real
Lab: Criando Função Fitness
Lab: Implementando Algoritmos Genéticos para Valor Real
Exemplo de Problema Binário
Lab: Implementando Problema Binário
Quiz 2: Algoritmos Genéticos

12. Algoritmos de Busca e Otimização

Introdução a Busca e Otimização
Introdução a Busca e Otimização (Continuação)
Hill Climbing
Força Bruta com BFS e DFS
Caminhos
Tabu Search e Simulated Annealing
Problema de Simulated Annealing
Lab: Implementando Simulated Annealing
Quiz 3: Busca e Otimização

13. Lógica Difusa

Introdução a Lógica Difusa
Introdução a Lógica Difusa (Continuação)
Problema Prático
Lab: Criando Modelo
Lab: Criando Regras e Inferindo
Quiz 4: Lógica Difusa

14. Projeto Final

Desafio Final

Depoimentos

Veja Como Nossos Cursos Transformaram Carreiras

"O professor Fernando Amaral mostra profundo conhecimento e consegue repassar com maestria os conteúdos abordados nos cursos. Indico 100%."

Renato de Souza Patricio

"40% do curso completado e já estou liderando alguns projetos na empresa onde trabalho."

Esdras Heiderich Costa

"Com o conhecimento adquirido por meio dos cursos, consegui migrar para área de dados e contribuiu para minha evolução profissional conquistando uma pós graduação"

Marco Antonio Oliveira da Silva

"Conheci a EIA em abril de 2021. Em outubro daquele ano, consegui meu primeiro trabalho com dados. Sem dúvida, as aulas da plataforma, especialmente o bootcamp de Ciência de Dados foram essenciais para resolver o case do meu primeiro trabalho na área"

Tsad Martins Borges

"Ajudou demais a saber utilizar de forma correta a inteligência artificial, onde eu não sabia explorar essa ferramenta a meu favor. Super recomendo!!! Ensinamentos Extraordinários e de fácil compreensão!! Agradecida!! "

Sueli de Sousa Alves

"Como Analista de Dados Espaciais, estou sempre em busca de aprimorar minhas habilidades e aplicar novas técnicas em projetos reais. Os cursos oferecidos aqui são voltados diretamente para projetos práticos, o que os torna extremamente relevantes para minha vida profissional"

Fernando Gomes

"Gostaria de expressar minha profunda gratidão à Escola EIA e ao professor Fernando Amaral pelos cursos excepcionais na área de Dados. A qualidade do ensino e a dedicação do professor Fernando foram fundamentais para minha transição de Gerente de Supermercado para Analista de Dados na maior empresa privada do Paraná."

Diego Henrique Antonio de Morais

"O que me fez ser aluno da EIA foi o PLANO DE CARREIRA, pois existe uma sequência para cada objetivo almejado, não se trata de treinamentos avulsos, mas de uma linha coerente do básico ao avançado"

Alde Alexandre Araújo Ferreira

"Literalmente "mão na massa"! Sabemos que este é o momento de criar agilidade com I.A. A economia de tempo é enorme, e tempo é o ativo mais escasso que temos. Uma capacitação prática como a que tive com a Escola é fundamental para não perdermos tempo no aprendizado e rapidamente aplicarmos no trabalho"

Márcio dos Santos Pessoa

Fernando Amaral – Referência em Inteligência Artificial no Brasil

• Autor de best-sellers como Introdução à Ciência de Dados
• Consultor em projetos internacionais, com mais de 15 anos de experiência em tecnologia e inovação
• Mais de 250 mil alunos impactados por seus cursos de IA, ciência de dados e engenharia de dados
• Professor universitário e divulgador ativo de conhecimento técnico e aplicado

Perguntas Frequentes

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Reembolso

Posso pedir reembolso se não gostar do curso?
Sim, você pode solicitar um reembolso dentro de 7 dias após a compra, caso não esteja satisfeito com o curso.

Suporte

Os cursos gratuitos oferecem suporte?

Sim, todos os cursos, incluindo os gratuitos, oferecem suporte para os alunos.

Acesso Vitalício

O acesso aos cursos é limitado?

Não, o acesso aos cursos é vitalício. Você pode acessar o conteúdo do curso a qualquer momento, para sempre.

Certificados

Receberei um certificado ao concluir um curso gratuito?
Sim, todos os cursos, incluindo os gratuitos, fornecem certificados de conclusão.

Conteúdo Atualizado

Os cursos são atualizados regularmente?

Sim, nos esforçamos para manter todos os cursos atualizados com as últimas informações e práticas da indústria.

Aulas Práticas

Os cursos incluem aulas práticas?
Sim, muitos de nossos cursos incluem aulas práticas e exercícios para garantir que você possa aplicar o que aprendeu.

Requisitos Técnicos

Quais são os requisitos técnicos para acessar os cursos?
Você precisa de um dispositivo com acesso à internet. Alguns cursos específicos podem ter requisitos adicionais, que serão listados na descrição do curso.

Certificações e Validade

Os certificados são reconhecidos no mercado de trabalho?
Nossos certificados são amplamente reconhecidos e podem ser adicionados ao seu currículo ou perfil do LinkedIn para demonstrar suas habilidades.

Interação com Instrutores

Posso interagir com os instrutores dos cursos?
Sim, nossos cursos oferecem a possibilidade de interação com os instrutores através de fóruns de discussão e sessões de perguntas e respostas.

Comunidade de Alunos

Existe uma comunidade de alunos para discutir os cursos?
Sim, incentivamos a participação na nossa comunidade de alunos, onde você pode discutir conteúdos, tirar dúvidas e trocar experiências.

Planos de Estudo

Os cursos oferecem planos de estudo personalizados?
Sim, muitos cursos incluem planos de estudo sugeridos para ajudar você a organizar seu tempo de estudo de maneira eficiente.

Acesso em Dispositivos Móveis

Posso acessar os cursos em dispositivos móveis?
Sim, nossos cursos são compatíveis com dispositivos móveis, permitindo que você estude de qualquer lugar.

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