COLÉGIO DA VINCI

Sobre nosso curso de Inteligência Artificial:

Descubra o poder da Inteligência Artificial e aprenda a aplicá-la no mundo real com Python, uma das linguagens mais populares e versáteis do mercado. Este curso é projetado tanto para iniciantes quanto para aqueles que já possuem alguma experiência em programação.

*O que você vai aprender:*

- *Fundamentos de IA:* Entenda os conceitos básicos e a história da Inteligência Artificial.

- *Programação em Python:* Domine as ferramentas e bibliotecas essenciais como NumPy, Pandas, Scikit-learn e TensorFlow.

- *Machine Learning:* Aprenda a criar modelos preditivos, desde regressões simples até redes neurais complexas.

- *Deep Learning:* Explore técnicas avançadas de aprendizado profundo e implemente suas próprias redes neurais.

- *Processamento de Linguagem Natural:* Descubra como as máquinas entendem e processam a linguagem humana.

- *Projetos Práticos:* Desenvolva projetos do mundo real para consolidar seu aprendizado e construir um portfólio impactante.

- *Instrutores experientes:* Aprenda com profissionais que têm experiência prática na indústria.

- *Conteúdo atualizado:* Mantenha-se à frente com as últimas tendências e tecnologias em IA.

- *Suporte personalizado:* Tire suas dúvidas e receba feedback detalhado em nossos fóruns e grupos exclusivos.

- *Certificado de conclusão:* Comprove suas habilidades e avance na sua carreira com um certificado reconhecido.

Este curso é ideal para estudantes, profissionais da área de tecnologia, cientistas de dados, analistas e qualquer pessoa interessada em explorar o fascinante mundo da Inteligência Artificial.

Carga horária: 180 hora(s) Categoria: INFORMÁTICA

Temos o melhor preço para você.

De R$ 450,00 por apenas R$ 197,00 ou 3x de R$ 65,67

Nossas Vantagens

Certificado Reconhecido.

Suporte online de Segunda/Sábado das 8 até as 18 horas.

Aulas de qualidade com aprendizado garantido.

Estude no seu ritmo e revise quantas vezes quiser.

Veja no vídeo abaixo os motivos para fazer um curso EAD

Cronograma do curso

Módulo 01 - Introdução

Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle

Módulo 01 - Listas e Dicionários

Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica

Módulo 01 - Funções no Python

Módulo 02 - Numpy: Arrays e Operações Básicas

Módulo 02 - Numpy: Operações de Comparação e Algébricas

Módulo 02 - Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas

Módulo 02 - Exercícios com Numpy

Módulo 03 - Introdução ao Pandas

Módulo 03 - Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos

Módulo 03 - Pandas: Introdução à Análise Exploratória

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 1

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 2

Módulo 03 - Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais

Módulo 04 - Matplotlib: Parte 1

Módulo 04 - Matplotlib

Módulo 04 - Seaborn: Parte 1

Módulo 04 - Seaborn: Parte 2

Módulo 04 - Plotly

Módulo 05 - Introdução ao Machine Learning

Módulo 05 - Introdução ao Scikit-learn e KNN

Módulo 05 - KNN: Ajuste de Parâmetros

Módulo 05 - Naive Bayes

Módulo 05 - Support Vector Machine

Módulo 05 - Árvore de Decisão

Módulo 05 - Random Forest

Módulo 05 - XGBoost

Módulo 05 - Modelos de Regressão com Scikit-learn

Módulo 05 - Regressão Linear

Módulo 05 - Agrupamento com K-Means

Módulo 05 - Agrupamento com DBSCAN

Módulo 05 - Análise de Componentes Principais

Módulo 05 - Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos

Módulo 05 - Tratamento de Variáveis Categóricas

Módulo 05 - Seleção de Features

Módulo 05 - Validação Cruzada

Módulo 05 - Ajuste Fino de Hiperparâmetros

Módulo 06 - Introdução às Redes Neurais

Módulo 06 - Perceptron

Módulo 06 - Multilayer Perceptron

Módulo 07 - Introdução ao Deep Learning

Módulo 07 - Introdução ao TensorFlow e Keras

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede LSTM

Módulo 08 - Integração com a API da OpenAI

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: NLTK

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: SpaCy

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV

Módulo 08 - Tópicos Especiais: PyTesseract

Módulo 08 - Ética em IA e LGPD