Machine Learning
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O crescimento exponencial de dados gerados em praticamente todas as áreas de conhecimento humano, caracterizado pela era da Informação no início do século XXI, tem gerado uma grande demanda no aprendizado e no aperfeiçoamento de ferramentas apropriadas para extrair dados e gerar informações úteis. Com isso, surgem os sistemas especialistas baseados em Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que conseguem auxiliar em tomadas de decisões a partir de um conjunto de dados.

Para que determinada atividade seja executada sem o auxilio do ser humano e de maneira inteligente, o Machine Learning utiliza algoritmos e big data para identificar padrões de dados e gerar conectividade entre eles. Para que isso aconteça, os algoritmos fazem esse processo por meio de análises estatísticas com o objetivo de ter soluções mais precisas e com possibilidades mínimas de erro.

Para um estudo aprofundado sobre essa ferramenta, neste curso, serão apresentados como os conceitos, as técnicas, os algoritmos, as regras e as aplicações são utilizadas para resolver diversos problemas do dia a dia. Além disso, entre os conteúdos propostos, o aluno compreenderá acerca dos modelos de arquiteturas Deep Learning, conhecerá as definições que envolvem a aprendizagem bayesiana e entenderá como funcionam as redes convolucionais, desde a sua arquitetura até os chamados “autoenconders”.

  • Introdução a sistemas inteligentes;
  • Tipos de Aprendizado de Máquina;
  • Aprendizado por reforço;
  • Redução de dimensionalidade;
  • Redes neurais (Perceptron, Multicamadas, Backpropagation);
  • Rede de Kohonen;
  • Deep Learning;
  • Redes neurais profundas;
  • Redes convolucionais;
  • Aprendizagem bayesiana;
  • Árvores de decisão;
  • Algoritmos evolucionários.
  • Introduzir sistemas inteligentes e seus conceitos;
  • Apresentar componentes e tipos de Aprendizado de Máquina;
  • Identificar técnicas que possam ser utilizadas na resolução de problemas do dia a dia;
  • Apresentar ao aluno técnicas de Aprendizado de Máquina;
  • Capacitar o aluno a identificar quais técnicas podem ser utilizadas na resolução de problemas complexos;
  • Implementar algoritmos básicos de aprendizagem;
  • Apresentar os modelos de arquiteturas Deep Learning;
  • Identificar as redes neurais profundas existentes e evidenciar a complexidade da teoria;
  • Discutir sobre as redes convolucionais, desde a sua arquitetura até os chamados “autoenconders”;
  • Apresentar ao aluno os conceitos da aprendizagem bayesiana;
  • Falar sobre a árvore de decisão e seus pontos positivos e negativos;
  • Introduzir os conceitos de algoritmos evolucionários.

CERTIFICAÇÃO REGULAR
O certificado emitido pela GoKursos será conferido após a conclusão de 75% da carga-horária do curso e da obtenção de nota mínima sete na média das avaliações.

CERTIFICAÇÃO ESPECIAL
Caso deseje utilizar o curso como crédito acadêmico da educação formal, seja na graduação ou na pós-graduação, é possível adquirir a certificação por uma das nossas instituições de ensino parceiras, através de avaliação individual da aquisição do conhecimento.

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