Aprendizado de máquina
( 24 Módulos )

módulo #1
Introdução ao aprendizado de máquina
Visão geral do aprendizado de máquina, tipos de aprendizado de máquina e importância do aprendizado de máquina

módulo #2
Fundamentos matemáticos
Álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística

módulo #3
Pré-processamento de dados
Limpeza de dados, dimensionamento de recursos, normalização e seleção de recursos

módulo #4
Aprendizado supervisionado
Introdução ao aprendizado supervisionado, regressão e classificação

módulo #5
Regressão linear
Regressão linear simples e múltipla, função de custo e descida de gradiente

módulo #6
Regressão logística
Regressão logística, função sigmoide e função de custo

módulo #7
Árvores de decisão
Introdução às árvores de decisão, entropia e ganho de informação

módulo #8
Florestas aleatórias
Aprendizado de conjunto, florestas aleatórias e ajuste de hiperparâmetros

módulo #9
Máquinas de vetores de suporte
Introdução às SVMs, truque do kernel e margem suave SVMs

módulo #10
Aprendizagem não supervisionada
Introdução à aprendizagem não supervisionada, agrupamento e redução de dimensionalidade

módulo #11
Agrupamento K-Means
Algoritmo de agrupamento K-means, função de custo e algoritmo de Lloyds

módulo #12
Agrupamento hierárquico
Agrupamento hierárquico, agrupamento aglomerativo e divisivo

módulo #13
Análise de componentes principais
Introdução à ACP, autovalores e autovetores

módulo #14
Fundamentos do aprendizado profundo
Introdução ao aprendizado profundo, redes neurais e perceptron

módulo #15
Redes neurais convolucionais
Introdução às CNNs, camadas convolucionais e camadas de agrupamento

módulo #16
Redes neurais recorrentes
Introdução às RNNs, LSTM e GRU

módulo #17
Processamento de linguagem natural
Introdução à PNL, pré-processamento de texto e processamento de palavras embeddings

módulo #18
Avaliação e seleção de modelos
Métricas para técnicas de avaliação, sobreajuste e seleção de modelos

módulo #19
Ajuste de hiperparâmetros
Introdução ao ajuste de hiperparâmetros, pesquisa em grade e pesquisa aleatória

módulo #20
Implantação de modelos
Implantação de modelos de aprendizado de máquina, serviço de modelos e considerações

módulo #21
Ética e justiça no aprendizado de máquina
Viés e justiça no aprendizado de máquina, ética e transparência

módulo #22
Estudos de caso em aprendizado de máquina
Aplicações do mundo real do aprendizado de máquina, estudos de caso e projetos

módulo #23
Tópicos avançados em aprendizado de máquina
Tópicos avançados em aprendizado de máquina, incluindo aprendizado por reforço e modelos generativos

módulo #24
Conclusão e encerramento do curso
Planejando os próximos passos na carreira de Machine Learning

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