Você está interessado em aprender machine learning e inteligência artificial, mas precisa fortalecer sua base matemática primeiro? Não se preocupe, criamos o curso abaixo para suprir essa necessidade.
A área de aprendizado de máquina utiliza muitos conceitos de matemática, porém se você for tentar estudar esses conceitos por conta própria, talvez fique perdido com a quantidade de conteúdo, sem um direcionamento daquilo que é o mais importante.
Existem conceitos que são imprescindíveis para um bom entendimento dos algoritmos de machine learning, e é justamente esse o foco desse curso.
Em vez de reunir pilhas e pilhas de aulas de matemática que não têm uma aplicação direta no aprendizado de máquina, optamos por simplificar e trazer realmente os conceitos que você precisará dominar, de forma bastante objetiva.aprendizado de máquina utiliza muitos conceitos de matemática, porém se você for tentar estudar esses conceitos por conta própria, talvez fique perdido com a quantidade de conteúdo, sem um direcionamento daquilo que é o mais importante.
A partir desse direcionamento, você estará no caminho mais rápido rumo ao domínio do machine learning. Depois, quando você já tiver aprendido vários algoritmos e técnicas de machine learning diferentes, poderá se aprofundar na matemática que rege o algoritmo específico que você se interessou mais, tendo em vista uma especialização ou ainda uma área de pesquisa.
Porém, em um primeiro momento, ter uma visão geral (holística) dessa área é fundamental.
Organizamos abaixo uma série de aulas que estão disponíveis em nosso canal do Youtube, formando o curso de matemática para machine learning.
Caso você não seja da área das exatas, recomendamos que inicie o curso fundamentos de matemática. Em cada uma das aulas abaixo, faremos referência aos vídeos de matemática básica que fundamentam aqueles conceitos, para facilitar seu estudo e organização.
Ou seja, você pode começar diretamente no curso abaixo e consultar as referências mencionadas nos vídeos se sentir necessidade.
Uma forma ainda mais eficiente de aprender é estudar matemática e machine learning ao mesmo tempo, aplicando na programação. Em nosso curso de machine learning com python, ou com linguagem R, fazemos exatamente isso. Confira e aproveite!
Ambos iniciam no módulo I, com conceitos teóricos e aplicações práticas.
Este curso gratuito possui certificado?
Sim. Você pode solicitar seu certificado de conclusão ao final desta página.
Como este curso de matemática está organizado?
Ao contrário do que muitos cursos fazem por aí, organizamos cuidadosamente 13 aulas super eficientes de matemática que realmente irão permitir que você deslanche no mundo da inteligência artificial e do machine learning.
Aqui você não irá ficar 6 meses estudando probabilidade ou outros assuntos com pouca aplicação prática. Você irá aprender rapidamente o que mais precisa saber.
Obviamente, todo conhecimento é útil. Se você tem tempo para estudar matemática profundamente, é ótimo que mergulhe em assuntos complexos. Porém entenda que cada aplicação de inteligência artificial e machine learning possui uma abordagem, e cada algoritmo requer uma base específica.
Portanto, dependendo da área que você vai se interessar mais no futuro, alguns tópicos de matemática serão mais importantes. Mas é melhor conhecer esses tópicos primeiro, certo?
Por isso, aproveite o curso abaixo e inicie logo sua jornada na inteligência artificial, sem delongas.
Vamos começar!
Aula 0: como estudar esse curso
Aula 1: limites e continuidade de funções
Objetivo: aprender os fundamentos do cálculo diferencial e integral. Ao compreender o que são limites laterais e o conceito de continuidade de funções, você rapidamente irá entender de onde surge o cálculo da derivada.
Aula 2: derivada
Objetivo: aprender um dos conceitos de matemática mais importantes para o machine learning: taxa de variação. Iremos deduzir a fórmula da derivada a partir da definição de limite em funções.
Aula 3: derivadas parciais
Objetivo: saber derivar uma função em relação a mais de uma variável. No mundo do machine learning, geralmente trabalhamos com muitas variáveis preditoras, por isso é importante saber realizar diferenciações parciais.
Aula 4: pontos máximos e mínimos
Objetivo: compreender os conceitos de pontos de máximo e mínimo de funções, bem como a diferença entre mínimos locais e mínimos globais (onde a derivada é igual a zero).
Aula 5: distribuição normal – gaussiana
Objetivo: entender a essência da distribuição normal. Em vez de simplesmente realizar cálculos de probabilidade consultando tabelas, iremos navegar no conceito de distribuição normal, para que você consiga entender o que isso significa e o que são dados normalmente distribuídos.
Aula 6: vetores
Objetivo: aprender operações básicas entre vetores, bem como o conceito de vetores. Alguns algoritmos de machine learnig (como SVM – support vector machines) fundamentam-se em cálculo vetorial, realizando normalização vetorial, projeção de vetores, multiplicação escalar, entre outras operações que são importantes você dominar.
Aula 7: normalização
Objetivo: saber a importância da normalização, para que serve essa técnica e quando faz sentido utilizar. Também mostraremos o tipo de cálculo mais comum de normalização de dados para você ver como é simples.
Aula 8: MAE x MSE
Objetivo: aprender a diferença entre os conceitos de erro médio absoluto (MAE) e erro médio quadrático (MSE). Esses nomes vêm do inglês (Mean Absolute Error – MAE; Mean Square Error – MSE). Servem como verificação da eficácia dos modelos.
Aula 9: coeficiente R2
Objetivo: aprender o que é o coeficiente de determinação R2 e o que significa na prática (como interpretar o resultado).
Aula 10: R2 ajustado
Objetivo: entender a diferença entre o coeficiente R2 e R2 ajustado olhando para a fórmula.
Aula 11: função Sigmóide
Objetivo: entender a função sigmóide e sua importância para a binarização dos dados.
Aula 12: Teorema de Bayes
Objetivo: aprender o teorema de Bayes com um exemplo prático, focando bastante no conceito e na armadilha da intuição que o teorema resolve. Esse conceito serve como fundamento para o algoritmo de Naive Bayes.
Aula 13: Gradiente Descendente
Objetivo: compreender como um algoritmo de aprendizado de máquina funciona a partir do gradiente descendente (essencial para regressão linear, redes neurais, entre outros).
Como aprender mais matemática para machine learning
Agora que você possui uma boa base de matemática para machine learning, vai tirar muito proveito de nosso curso de machine learning com Python.
Não se preocupe se você não sabe programar, pois você irá aprender machine learning, programação e matemática ao mesmo tempo, com muita didática.
Um material assim é muito difícil de encontrar, então não deixe de conferir para aproveitar o máximo de eficiência em sua evolução.
Confira também a lista completa com todos os nossos cursos:
Cursos diferenciados pela didática (100% de aprendizado)
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