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Tudo em um único curso: Machine Learngs a LLMs, IA Generativas, Agentes, Deep Learning, Algortimos Genéticos e muito mais!A Inteligência Artificial esta mudando o mundo como conhecemos, e consequentemente criando oportunidades de negócio e milhares de oportunidades no mercado de trabalho! Não fique de fora, conheça o mais completo e abrangente curso em Inteligência Artificial, que alia teoria e prática, e que vai levar você a um outro nível de conhecimento, com capacidade de implementar programas para tornar computadores inteligentes. O curso é composto de:Mais de 170 aulas!Mais de 60 Implementação Práticas com Python com código fonte para baixarQuestões de fixaçãoAtividades PráticasAlém do código fonte, slides do curso disponíveis para downloadInclui também um curso de Fundamentos de Python (Opcional)Veja o que você vai estudar:Fundamentos de Machine Learning: Tipos e Aplicações, Avaliação de Performance, Clusters, Regras de AssociaçãoAlgoritmos de Machine Learning: Correlação e Regressão, Naive Bayes, Redes Bayesianas, Árvores de Decisão, Aprendizado Baseado em Grupos, Aprendizado Baseado em Instâncias, Vizinho Mais Próximo, K-means, AprioriTópicos Avançados em Machine Learning: Engenharia de Atributos, PCA, Seleção de Atributos, Técnicas Avançadas de Clusters, Classificação Multi Label, Datasets Desbalanceados, AutoML e Tunning de ModelosRedes Neurais, Deep Learning e Visão Computacional: Fundamentos de Redes Neurais, Perceptron,Deep Learning, Hiper Parâmetros, Redes Neurais Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes (LSTM), AutoencodersMachine Learning Explicável: Conceitos, Modelos White-box, Modelos Black-box, Feature Importance, LIME, Eli5, Shap, InterpretProcessamento de Linguagem Natural (NLP) Corpus, Tokens, Annotations, Tokenization, Parts-of-Speech Tagging (POS), Lemmatizing (Lemma), Dependency Parsing.LLMs e Inteligência Artificial Generativa: LLM, Huggin Face, Open AI e GPT, Whisper e DALL-EAgente de IA e RAGS: Crie Agentes de IA com técnicas de RAG usando LangChainDetecção de Anomalias: Técnicas Estatísticas: z-score, IQR, Machine Learning isolation forest, lof, Deep Learning: autoencoders, lstm, Seasonal and Trend Decomposition (std), Time Series: arima, media móvel , exponencial smoothingAlgoritmos Genéticos: Evolução Biológica, Fundamentos de AG, Técnicas, Busca e Otimização, Fundamentos, Hill Climbing, BFS e DFS, Tabu Search, Simulated Annealing Algoritmos de Busca e Otimização: Hill Climbing, BFS, DFS, Caminhos, Tabu Search e Simulated AnnealingLógica Difusa: Conjuntos Difusos, Inferência, Variáveis LinguísticasAlgumas bibliotecas/linguagens usadas:Python, Keras, Pytorch, TensorFlow, Hugging Face, Langchain, Scipy, SkitLearn, OpenAI, Whisper, Pandas, Google Gemini, H2OBons estudos!Fernando Amaral

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