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Sobre nosso curso de Inteligência artificial:
Transforme seu Futuro com o Curso de Inteligência Artificial com Python Você está pronto para dominar uma das tecnologias mais revolucionárias do século 21? O nosso curso de Inteligência Artificial com Python é a chave para abrir portas no mundo da IA, preparando você para enfrentar os desafios mais complexos da indústria tecnológica.
Carga horária: 200 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