“Inteligência artificial irá abrir 58 milhões de novos empregos até 2024”

 

P R E P A R E – S E   P A R A   O  F U T U R O:

 

MACHINE LEARNING

 

  • 126 aulas  
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  • KNN
  • Naive Bayes
  • Decision Trees
  • Métodos Ensemble
  • Random Forest
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  • AdaBoost
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  • Bagging
  • SVM
  • K Means
  • Sistemas de recomendação
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DEEP LEARNING

 

  • 286 aulas  
  • Redes neurais densas
  • Redes convolucionais (CNNs)
  • Redes recorrentes (RNNs)
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  • Visão Computacional
  • Linguagem Natural (NLP)
  • Redes Adversariais (GANs)
  • Algoritmos Genéticos
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POWER BI

 

  • 78 aulas  
  • Power Query
  • Pré-processamento de dados
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  • Gráficos de Linhas
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  • Gráficos de Dispersão
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  • Scripts R no Power BI
  • Machine learning com BI
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TensorFlow para iniciantes 

Aulas práticas introdutórias sobre o framework mais performático para deep learning

 

 

Matemática para Machine Learning 

Conceitos matemáticos que são necessários para o aprendizado teórico de inteligência artificial

 

Python para Machine Learning

Aulas práticas com comandos e conceitos de Python fundamentais para machine learning

 

R para Machine Learning 

Aulas práticas com comandos e conceitos de R fundamentais para machine learning