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Machine Learning com Python

Machine Learning-Aprendizagem de Máquina-Programação em Python

Aprenda a desenvolver Algoritmos de auto-aprendizagem em Python para construir sistemas inteligentes.

Ao final do curso o aluno estará apto a utilizar as ferramentas mais poderosas na área de Data Science que são usadas por empresas como Netflix, Facebook  para desenvolver sistemas que ajudam na tomada de decisão.

Seja cientista de dados e aprenda a construir aplicações usando Inteligência Artificial.

Neste curso você vai aprender:

  • Entender e aplicar o fluxo de trabalho de um cientista de dados;
  • Desenvolver Softwares utilizando algoritmos de Machine Learning para aplicações práticas;
  • Conhecer e trabalhar com aprendizagem não supervisionada (clusterização e detecção de anomalias);
  • Compreender a utilização de redes neurais e Deep Learning;
  • Aplicar a aprendizagem em séries temporais;
  • Realizar aplicações em processamento de imagens;
  • Implementar o processamentos de linguagens naturais;
  • Aprender a trabalhar com Sistemas de Recomendação;
  • Aplicar técnicas de transformação dos dados;
  • Carregar dados e aplicar técnicas de limpeza de acordo com um objetivo específico;
  • Analisar diferentes tipos de dados com bibliotecas nativas do Python (Numpy, Pandas, Matplotlib);
  • Conhecer e aplicar modelos de machine learning com sklearn;
  • Aplicar e entender quando utilizar modelos de clusterização e técnicas de similaridade em um modelo de recomendação.

Carga horária: 32h

Projeto Final: similaridade entre textos-análise de linguagem natural.

Pré-requisitos: Conhecimento em Linguagem Python e Manipulação de Dados.

Metodologia: Curso prático, onde cada teoria é analisada e implementada, em laboratório, diretamente no computador, executando comandos, estabelecendo estruturas e seqüências de rotinas simples que irão gerar soluções em diversas linguagens de programação. Desenvolvendo programas simples, que gradativamente contribuirão para programas cada vez mais complexos em sua seqüência.
Curso presencial.
Materiais: Coffee break, Apostila impressa, Material On Line, Certificado com validade Nacional.

  • Desenvolvimento de Algoritmos de auto-aprendizagem
  • Utilização de diversas teorias de Machine learning
  • Utilização de diversas ferramentas de analise de dados
  • Realização de tomada de decisão a partir das análises apresentadas
  • Utilização de bibliotecas

Objetivos do Curso
– Objetivos buscados com o curso de Machine Learning com Python

O que você vai aprender?

– Compreender o que é Machine Learning, os fundamentos da ciência de dados
– Compreender o que é aprendizagem supervisionada
– Compreender o que é aprendizagem não supervisionada
– Aprender o que é processamento de imagem
– Aprender o que é processamento de linguagem natural
– Desenvolver Algorítmos;
– Avaliar resultados obtidos de acordo com cada teoria de Machine Learning;
– Utilizar Bibliotecas de análises de dados;
– Utilizar ferramentas matemáticas para análise de dados
Exemplos Construídos:
Será disponibilizado o código fonte dos projetos desenvolvidos para o aluno.

Conteúdos Programáticos:

1 ) O que é Machine Learning com python?
– O que é Machine Learning e suas aplicações
– Preparação dos dados


2) Aprendizagem Supervisionada com python
– Descrição e exemplos do uso de regressão
– Regressão linear, simples e multipla
– Regressões logísticas
– Classificação
– Exemplos e exercícios práticos

3) Aprendizagem não Supervisionada com python:
– Técnicas baseadas em similaridade, KNN
– Técnicas baseadas em árvores de decisão
– Descrição e exemplos de aprendizagem não supervisionada
– Clusterização baseada em similaridade: K- means
– Clusterização hierárquica
– Exemplos e exercícios práticos


4) O que são e como são utilizados Redes neurais, deep learning e processamento de imagens:
– Histórico e evolução dos modelos inspirados no cérebro
– Princípios técnicos e arquiteturais
– Aplicação de redes neurais
– Redes convolucionais e processamento de imagens
– Exemplos e exercícios práticos

5) Processamento de linguagem natural
– Aplicações
– Tecnica de processamento de linguagem natural
– Exemplos e exercícios práticos

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