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O que você aprenderá

  • Entenda os conceitos teóricos sobre os sistemas de recomendação
  • Aprenda passo a passo na teoria e na prática como funciona a técnica de filtragem colaborativa
  • Implemente técnicas de recomendação baseadas em usuários e itens
  • Implemente novos sistemas de recomendação

Requisitos

  • É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação
  • Conhecimento prévio sobre Python podem ajudar no entendimento, embora não seja um pré-requisito
  • Não são necessários conhecimentos prévios sobre Inteligência Artificial

Descrição

Os sistemas de recomendação são uma importante área da Inteligência Artificial e já tem sido utilizados  comercialmente por diversas empresas. Por exemplo, algoritmos desse tipo  estão rodando quando você assiste um filme na Netflix, quando você  recebe a indicação de um novo livro na Amazon ou então quando você está  no Spotify e aparece aquela música que você estava  procurando! Outros exemplos são a recomendação de pacotes promocionais com descontos em produtos que você tem interesse ou então a recomendação de vídeos no Youtube. Em todos esses casos existem algoritmos inteligentes realizando as recomendações automáticas sem mesmo você perceber!

Baseado nisso, neste curso você terá uma visão teórica e prática de como esses algoritmos funcionam! Você desenvolverá passo a  passo um algoritmo que utiliza a técnica de filtragem colaborativa  aplicado em um cenário de recomendação de filmes. Em outras palavras:  utilizando uma base de dados de usuários e notas que esses usuários  deram para os filmes, nós poderemos gerar recomendações muito  semelhantes ao algoritmo que a Netflix utilizava! Outra vantagem é que o  mesmo código fonte pode ser utilizado para os mais variados cenários com  pouquíssimas adaptações, ou seja, você pode utilizar o conhecimento  deste curso para criar os seus próprios sistemas! Além disso, também faremos o teste com uma base de dados real do MovieLens com mais de 100.000 registros!

Utilizaremos a linguagem Python para a construção das funções de recomendação, que é uma das principais linguagens de programação no cenário da Inteligência Artificial! É importante enfatizar que esse curso é de nível iniciante e pode ser considerado um primeiro passo para o entendimento teórico e prático dos sistemas de recomendação. Por isso, todas as funções serão desenvolvidas utilizando os recursos nativos do próprio Python, ou seja, não vamos utilizar bibliotecas específicas de sistemas de recomendação neste curso! E não há problema se você não conhece Python, pois os conceitos serão apresentados de forma que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá acompanhar as aulas tranquilamente. É também importante enfatizar que se você trabalha com alguma outra linguagem de programação, o código visto neste curso pode ser facilmente adaptado!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em Inteligência Artificial
  • Pessoas que desejam iniciar os estudos em sistemas de recomendação

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Qual foi a sua experiência com esse curso? Conte para nós!
Erlon Pereira Bié
Publicado 1 semana atrás
Muito didático!

Professor explica muito bem, reacpitula diversas vezes alguns conceitos pra reforçar e repete alguns cálculos pra reforçar a ideia!

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Publicado 1 mês atrás
por Argeu Oliveira Dos Santos

Curso muito bom

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Publicado 5 meses atrás
por LUIZ DA CUNHA

Otimo professor

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Publicado 5 meses atrás
por André Luís Lopes da Silva

Muito bem didático e objetivo!

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Rogério Corrêa dos Santos
Publicado 7 meses atrás
Ótimo.

Recomendo a todos.

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Publicado 7 meses atrás
por Ronnie Shida Marinho

Parabéns Jones seus cursos são incríveis

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Publicado 8 meses atrás
por Marcelo José Siqueira

Não dá pra dizer só com uma aula.

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Publicado 8 meses atrás
por Douglas Santana dos Santos

CONTEÚDO MUITO BOM

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Publicado 11 meses atrás
por Rholanda

Boa didática. O instrutor conhece sobre o tema!!

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Publicado 2 anos atrás
por Elaine Meira Barros

O curso é bom, ensina do começo, o instrutor é atencioso! Indico para os principiantes.

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