módulo #1 Introdução à IA e ao Machine Learning baseados em nuvem Visão geral do curso, importância da IA e do ML baseados em nuvem e configuração do ambiente
módulo #2 Fundamentos da computação em nuvem Introdução à computação em nuvem, modelos de serviços em nuvem e opções de implantação
módulo #3 Visão geral da IA e do ML Introdução à IA e ao ML, tipos de IA e fluxos de trabalho de ML
módulo #4 Plataformas de IA e ML baseadas em nuvem Visão geral das plataformas populares de IA e ML baseadas em nuvem, como AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform e Azure Machine Learning
módulo #5 Ingestão e preparação de dados Coleta, processamento e preparação de dados para modelos de ML, incluindo pipelines de dados e ETL
módulo #6 Armazenamento e gerenciamento de dados Armazenamento e gerenciamento de grandes conjuntos de dados na nuvem, incluindo data lakes e warehouses
módulo #7 Algoritmos e modelos de aprendizado de máquina Introdução aos algoritmos populares de ML e modelos, incluindo aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço
módulo #8 Fundamentos da aprendizagem profunda Introdução à aprendizagem profunda, incluindo redes neurais, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes
módulo #9 Aprendizagem profunda baseada em nuvem Construção e implantação de modelos de aprendizagem profunda em plataformas baseadas em nuvem, incluindo TensorFlow e PyTorch
módulo #10 Processamento de linguagem natural (PLN) Introdução à PNL, incluindo pré-processamento de texto, tokenização e modelagem de linguagem
módulo #11 Visão computacional Introdução à visão computacional, incluindo processamento de imagem, detecção de objetos e segmentação
módulo #12 AutoML e explicabilidade Automatização de fluxos de trabalho de ML usando AutoML e explicação de modelos de ML usando técnicas como LIME e SHAP
módulo #13 Implantação de modelo baseada em nuvem Implantação de modelos de ML em plataformas baseadas em nuvem, incluindo conteinerização e serviço de modelo
módulo #14 Monitoramento e manutenção de modelos Monitoramento e manutenção de modelos de ML em produção, incluindo desvio de modelo e monitoramento de qualidade de dados
módulo #15 Segurança e conformidade em IA e ML baseados em nuvem Garantindo a segurança e a conformidade em IA e ML baseados em nuvem, incluindo criptografia de dados e controle de acesso
módulo #16 Escalabilidade e otimização de desempenho Otimizando fluxos de trabalho de IA e ML baseados em nuvem para escalabilidade e desempenho, incluindo computação distribuída e processamento paralelo
módulo #17 Colaboração e controle de versão Colaborando em projetos de IA e ML baseados em nuvem, incluindo controle de versão usando Git e GitHub
módulo #18 Otimização de custos e gerenciamento de recursos Otimizando custos e gerenciando recursos em IA e ML baseados em nuvem, incluindo seleção de instância e estimativa de custo
módulo #19 Serviços especializados de IA e ML Usando serviços especializados de IA e ML, incluindo chatbots, análise de sentimentos e sistemas de recomendação
módulo #20 IA de ponta e IoT Implantando modelos de IA e ML em dispositivos de ponta, incluindo dispositivos IoT e autônomos sistemas
módulo #21 IA explicável e transparência Construindo modelos de IA transparentes e explicáveis, incluindo interpretabilidade e justiça do modelo
módulo #22 IA humana no circuito Construindo sistemas de IA humana no circuito, incluindo aprendizagem ativa e aprendizagem por transferência
módulo #23 Aplicações do mundo real de IA e ML baseadas em nuvem Estudos de caso e aplicações do mundo real de IA e ML baseadas em nuvem, incluindo saúde, finanças e varejo
módulo #24 O futuro da IA e ML baseadas em nuvem Tendências emergentes e direções futuras em IA e ML baseadas em nuvem, incluindo IA quântica e IA explicável
módulo #25 Conclusão e encerramento do curso Planejando os próximos passos na carreira de IA baseada em nuvem e aprendizado de máquina
