Se você quer aprender machine learning e não sabe por onde começar, esse é o lugar certo. Organizamos aqui uma série de aulas simples e descomplicadas para apresentar os conceitos essenciais do aprendizado de máquina.

Essas são as primeiras aulas do nosso curso completo de machine learning.

Aula 1: O que é inteligência artificial

Objetivos: entender o conceito de inteligência artificial (IA), exemplos de aplicação da IA no nosso dia a dia e diferença entre inteligência restrita e inteligência geral.

Aula 2: O que é machine learning

Objetivos: entender o conceito de machine learning, sua diferença em relação aos programas instrucionais, exemplos de aplicação, e como o aprendizado de máquina se destaca dentro do ramo da inteligência artificial.

Aula 3: Dados de treino x Dados de teste

Objetivos: aprender o conceito de treinar o modelo para depois testar e a importância de se dividir os dados corretamente para verificar a performance de um modelo de machine learning.

Aula 4: Overfitting e Underfitting

Objetivos: conhecer os conceitos de sobre ajuste (overfitting) e sub ajuste (underfitting), bem como compreender a busca constante do profissional de machine learning em tentar evitar esses dois problemas.

Aula 5: Etapas do Machine Learning

Objetivos: ter uma visão macro de todo o processo de resolução de um problema a partir da técnica de machine learning.

Aula 6: Aprendizado Supervisionado x Não supervisionado

Objetivos: compreender as diferenças entre os dois tipos de aprendizado que um programa pode adotar: com supervisão ou sem supervisão.

Aula 7: Classificação x Regressão

Objetivos: aprender o que são problemas de classificação e problemas de regressão, a diferença entre eles e como identificar previamente.

Confira também a lista completa com todos os nossos cursos: 

Cursos diferenciados pela didática (100% de aprendizado)