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Sobre nosso curso de INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COM PYTHON:

🎯 POR QUE APRENDER INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AGORA?

Porque a tecnologia está evoluindo rapidamente — e quanto antes você desenvolver conhecimentos em IA, mais preparado estará para acompanhar as novas oportunidades do mercado.

A IA pode ajudar profissionais a:

📈 Aumentar sua produtividade
💻 Automatizar tarefas
🧠 Desenvolver novas habilidades
📊 Trabalhar com dados e informações
🚀 Criar soluções utilizando tecnologia
💼 Fortalecer o currículo
🌎 Acompanhar as novas demandas profissionais.

A Inteligência Artificial já está mudando a forma como empresas trabalham, profissionais produzem e negócios tomam decisões.

Agora é a sua vez de aprender a utilizar essa tecnologia a seu favor!

👨‍💻 PARA QUEM É ESTE CURSO?

Para estudantes, profissionais, empreendedores e pessoas que desejam entrar no universo da Inteligência Artificial ou ampliar seus conhecimentos em tecnologia.

Você não precisa ser especialista em tecnologia para começar.

💻 ESTUDE DE ONDE ESTIVER

Aulas online para você estudar pelo celular ou computador, conciliando sua formação com trabalho, família e outras atividades.

🏆 AO FINAL, TENHA SEU CERTIFICADO RECONHECIDO EM TODO O BRASIL.

👨‍💻 NÃO ESPERE A IA MUDAR O MERCADO PARA DEPOIS COMEÇAR A APRENDER.

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Carga horária: 100 hora(s) Categoria: INFORMÁTICA

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Nossas Vantagens

Certificado Reconhecido.

Suporte online de Segunda/Sábado das 8 até as 18 horas.

Aulas de qualidade com aprendizado garantido.

Estude no seu ritmo e revise quantas vezes quiser.

Veja no vídeo abaixo os motivos para fazer um curso EAD

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