Escola de Inteligência Artificial /Formação Completa Inteligência Artificial e Machine Learning (VERSÃO LEGADA)

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Formação Completa Inteligência Artificial e Machine Learning (VERSÃO LEGADA)

  • 199 Lições

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Conteúdo

Apresentação

Apresentação
Experimente
O que você vai aprender durante o Curso
Experimente
Diretrizes gerais e estrutura do curso
Experimente
Fundamentos
Experimente
História
O Teste de Turing
Aplicações
Robôs, Agentes e Sistemas Especialistas
Mudanças Sociais e Riscos para a Humanidade
Preparação do Ambiente: Python
Preparação do Ambiente: Python
Apresentação: Quiz

Algoritmos de Busca e Otimização

Material para Download
Introdução
Introdução Parte II
Hill Climbing
BFS e DFS
Caminhos
Tabu Search e Simulated Annealing
AI Breaking News
R: Tabu Search
R: Tabu Search parte II
R: Simulated Annealing
R: Simulated Annealing Parte II
Algoritmos de Busca e Otimização: Quiz

Algoritmos Genéticos

Introdução
Evolução Biológica
Introdução a AG
Como Funciona
Como Funciona Parte II
Como Funciona Parte III
Exemplo
R: Pacote GA
Exemplo com Valor Real
R: Exemplo com Valor Real
Exemplo Binário
R: Exemplo Binário
Python: Otimização de Carga
Python: Otimização de Carga Parte II
Python: Otimização de Carga Parte III

Sistemas Especialistas

Introdução
AI Breaking News
O modelo clássico de Cooke
Pacote Expert
R: Exemplo
R: Exemplo parte II
R: Exemplo parte III
Avaliando os Resultados

Lógica Difusa

Introdução
Introdução Parte II
R: Exemplo
R: Exemplo Parte II
Interpretando o Resultado
Python: Comparação de string com FuzzyWuzzy
Lógica Difusa: Quiz

Machine Learning: Fundamentos

Introdução
Aplicações
Conceitos
Conceitos Parte II
Classificação
Classificação Parte II
Weka: Classificação com Naive Bayes
Weka: Classificação com Árvores de Decisão
Weka: Classificação com Filtros
Weka: Regressão
Categorical Encoding
Feature Scalling
Agrupamentos
Weka: Agrupamentos
Regras de Associação
Weka: Regras de Associação
Machine Learning: Fundamentos: Quiz

Machine Learning: Estudo de Algoritmos

Naive Bayes
Redes Bayesianas
R: Redes Bayesianas
Árvores de Decisão
Arvore de Decisão 2
Classificação com Regras
Classificação com Regras Parte II
Regras com arules
Comparando Regras
Aprendizado Baseado em Grupos
R: Random Forest
Aprendizado Baseado em Instância
Python: Knn
Agrupamentos com Kmeans
Python: Kmeans
Python: Kmeans
Apriori
Apriori no R

Machine Learning: Tópicos Avançados

Avaliando a Variabilidade de um Modelo
Comparando o Desempenho de um Modelo
Avaliando o Desempenho com Weka Experimenter
Custo de Modelos
Seleção de Atributos e Maldição da Dimensionalidade
Python: Seleção de Atributos
Classificação Multi Label
Meka: Classificação Multi Label
R: Classificação Multi Label
Métricas de Erros: ME MAE RMSE MPE MAPE
Machine Learning: Tópicos Avançados: Quiz

Redes Neurais e Deep Learning

Introdução
Percepton
Classificação com Perceptron
Classificação com Perceptron Parte II
Executando um Perceptron
Executando um Perceptron Parte II
Arquitetura de Redes Neurais Artificiais
Testando um Perceptron Multicamadas
Multilayer Perceptron no R
Multilayer Perceptron no R Parte II
Python: Exemplo com sklearn
Deep Learning
Redes Neurais e Deep Learning: Quiz
Deep Learning Parte 1.mp4
Deep Learning Parte 2.mp4

Reinforcement Learning

Introdução
R: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Introdução
Aplicações
Conceitos
R: Processamento de Linguagem Natural
R: Exemplo básico
R: Exemplo com Documento
R: Exemplo com Documento Parte II
R: Classificação
R: Classificação Parte II
Python: Mineração de Emoção
Python: Mineração de Emoção Parte II
Processamento de Linguagem Natural:Quiz

R: Projeto Prático I: Jogo da Velha com Reinforcement Learning

Tic Tac Toe com Reinforcement Learning
Tic Tac Toe Parte II
Tic Tac Toe Parte III
Tic Tac Toe Parte IV
Tic Tac Toe Parte V

Python: Projeto Prático II: Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros

Projeto Web Parte I
Projeto Web Parte II
Projeto Web Parte III

R: Projeto Prático III: Quebra Cabeças Oito Rainhas com Algoritmos Genéticos

Oito Rainhas
Solução
Implementação
Implementação Parte II

Legado (Aulas da Versão 1)

Algoritmos Genéticos: Exemplo de Permutação
Algoritmos Genéticos: Exemplo de Permutação no R
Lógica Difusa: Exemplo com Octave
Lógica Difusa: Exemplo com Octave Parte II
Machine Leaning: R: Naive Bayes
Machine Learning: R: Naive Bayes parte II
Machine Learning: R: Árvores de Decisão
Machine Learning: R: Árvores de Decisão no R parte II
Machine Learning: R: Seleção de Atributos
Machine Learning: R: Knn
Machine Learning: R: Kmeans no R
R: Deep Learning
R: Deep Learning Parte II
Projeto Prático em R: Aplicação Web de Avaliação de Riscos em Seguros
Projeto Prático em R: Projeto em Shiny
Projeto Prático em R: Projeto em Shiny Parte II
Projeto Prático em R: Projeto em Shiny Parte III

Fundamentos em R

Introdução
RStudio
Pacotes
Pacotes Parte II
Pacotes Parte III
Aspectos Diversos
Aspectos Diversos Parte II
Tipos de Dados e Operadores
Tipos de Dados e Operadores Parte II
Estruturas de Dados
Estruturas de Dados Parte II
Funções
Funções Parte II
Ajuda
Ajuda Parte II
Principais Funções
Principais Funções Parte II
Importando Dados
Importando Dados Parte II
Programação
Programação Parte II

Fundamentos em Python

Introdução
Ambiente
Variáveis e Objetos
Variáveis e Objetos (Continuação)
Estruturas de Decisão
Estruturas de Decisão (Continuação)
Estruturas de Repetição
Estruturas de Repetição (Continuação)
Listas
Listas (Continuação)
Módulos e Pacotes
Módulos e Pacotes (Continuação)
Funções
Funções (Continuação)
Funções Padrão
Funções Padrão (Continuação)
Funções Padrões (Continuação II)

Encerramento

Referências Bibliográficas

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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