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O que você aprenderá

  • Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine Learning
  • Aprenda sobre as principais funcionalidades do Weka
  • Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
  • Entenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDA
  • Aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística não paramétrica
  • Veja como encontrar padrões escondidos em dados utilizando técnicas de associação e agrupamento

Requisitos

  • Conhecimento sobre lógica de programação são desejáveis, embora seja possível acompanhar o curso sem esse conhecimento
  • Conhecimentos básicos em Java são desejáveis, embora seja possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade
  • Conhecimentos sobre instalação de softwares básicos

Descrição

A área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo responsável pela utilização de algoritmos inteligentes que tem a função de fazer com que os computadores aprendam por meio de bases de dados. O mercado de trabalho de Machine Learning nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação! E dentro deste contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho “número 1” por vários veículos da mídia internacional.

E para levar você até essa área, neste curso completo você terá uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning utilizando a ferramenta Weka, que é uma das ferramentas mais utilizadas para machine learning e mineração de dados. Além disso, também utilizaremos a linguagem de programação Java para fazer a integração com o Weka! Este curso apresenta  desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Você aprenderá tudo passo a passo, ou seja, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmos! O curso é dividido em cinco partes:

  1. Classificação – extração de características de imagens, naive bayes, árvores de decisão, random forest, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores
  2. Regressão – regressão linear simples e múltipla, polinomial, árvores de decisão, random forest, vetores de suporte e redes neurais artificiais
  3. Regras de associação – algoritmo apriori
  4. Agrupamento – k-means e agrupamento hierárquico
  5. Redução de dimensionalidade com PCA e LDA

Durante o curso desenvolveremos um projeto prático de reconhecimento automático de personagens dos desenhos animados. Nosso objetivo principal será construir passo a passo um sistema inteligente para reconhecer automaticamente as imagens do Homer e do Bart dos Simpsons! O sistema aprenderá com as imagens e depois nós forneceremos uma nova imagem como entrada e o software conseguirá identificar automaticamente de quem é a imagem! É um projeto muito interessante que você conseguirá compreender todos os conceitos que envolvem a área de aprendizagem de máquina.

Este curso tem o objetivo de servir como um referencial de consulta sobre as técnicas abordadas, por isso ele procura cobrir a maior parte dos assuntos que envolvem machine learning. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir de base para consulta para alunos mais experientes no assunto e também um ótimo guia para quem está iniciando na área!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em iniciar seus estudos em aprendizagem de máquina e ciência de dados
  • Pessoas que queiram iniciar carreira na área de Data Science ou Machine Learning
  • Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de aprendizagem de máquina
  • Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

Expandir
Parte 1 - Classificação
Parte 2 - Regressão
Parte 3 - Regras de associação
Parte 4 - Agrupamento
Parte 5 - Redução de dimensionalidade
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/1 Passos

Avaliações e Comentários

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Publicado 2 meses atrás
por Danilo Silva Fernandes

Gostando da base teórica, por enquanto.

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Publicado 4 meses atrás
por J J

Esse é um dos poucos Cursos em que você vai se deparar com um profissional que não quer apenas vender, ele vai ensinar, prestar suporte e ainda melhorar o curso, ( Não se engane aqui nessa plataforma estudar Machine Learning, é contar com a sorte, existem muitos picaretas) ou seja é quase um milagre! Vale a pena adquirir o Curso se você de fato quer aprender. Como sugestão fica a dica para o Professor incluir um passo a passo em Excel para as distâncias, incluindo Manhattan e outras que existem, obrigado por ensinar com verdade, quando possível inclua materiais complementares, para quem deseja aprender a mecânica dos algoritmos obrigado!

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Publicado 7 meses atrás
por Gabriel F. S. Filho

Curso bem completo, valeu a pena.

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Publicado 7 meses atrás
por Lucas Neves da Silva

o audio do professor não e muito bom fora isso o curso e otimo

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Publicado 9 meses atrás
por Anderson

Estou gostando muito! Sua didática professor é muito boa.Sou professor também e sei o que estou dizendo! Parabéns!

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Publicado 10 meses atrás
por Marcos Aurélio Ribeiro

O curso é excelente para quem quer trabalhar machine learning com java.

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Publicado 11 meses atrás
por Henrique Hiromiti Watanabe

Explicativo e detalhado!

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Publicado 1 ano atrás
por Ayslan Trevizan Possebom

excelente explicação.

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Publicado 1 ano atrás
por Diego Kazadi

A parte introdutória foi muito legal, espero que ao decorrer a aula estará na mesma frequência

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Publicado 1 ano atrás
por Deyves Cavalcante Costa

Muito interessante

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