Transforme seu Futuro com o Curso de Inteligência Artificial com Python Você está pronto para dominar uma das tecnologias mais revolucionárias do século 21? O nosso curso de Inteligência Artificial com Python é a chave para abrir portas no mundo da IA, preparando você para enfrentar os desafios mais complexos da indústria tecnológica.

Carga horária: 180 hora(s)

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