Fundamentos de IA e ML

Comece sua jornada na inteligência artificial aprendendo os conceitos fundamentais, a história e os diferentes tipos de algoritmos de machine learning.

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Introdução ao Machine Learning: Python, R e IA Aplicada

Aprenda os conceitos fundamentais da inteligência artificial e crie seus primeiros modelos de dados preditivos do zero.
★ 4.5 (3,815)

Ciência de dados para iniciantes: Python, matemática e aprendizado de máquina

Domine os conceitos fundamentais da ciência de dados, desde estatísticas básicas até o aprendizado de máquina introdutório, sem necessidade de experiência prévia.
★ 4.6 (3,190)

Engenharia de IA em Python: da ciência de dados à IA gerativa

Construa uma base sólida em ciência de dados, machine learning clássico e IA generativa moderna usando Python para projetar aplicativos inteligentes e orientados a dados.
★ 4.6 (1,386)

Python Ciência de dados, aprendizado de máquina e fundamentos de IA

Construa uma base sólida em análise de dados, modelagem preditiva e inteligência artificial usando Python, Pandas e TensorFlow por meio de lições estruturadas baseadas em texto.
★ 4.6 (1,296)

Fundamentos de IA para Estratégia de Negócios

Entenda os principais conceitos de inteligência artificial e aprenda a implementar com segurança ferramentas generativas para melhorar a eficiência da equipe.
★ 4.5 (1,910)

Fundamentos de aprendizado de máquina para ciência de dados

Aprenda os conceitos básicos e os algoritmos essenciais para começar a desenvolver suas habilidades práticas de ciência de dados do zero.
★ 4.5 (1,096)

Ciência de dados e aprendizado de máquina: um guia para iniciantes em Python e IA

Construa uma base sólida em Python, análise de dados e modelagem preditiva para resolver problemas do mundo real com técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
★ 4.2 (6,045)

Inteligência Artificial Aplicada: Crie Projetos para Negócios e Tecnologia

Obtenha experiência prática na criação e implementação de modelos práticos de IA para aplicativos financeiros, de saúde e criativos usando fluxos de trabalho modernos na nuvem.
★ 4.6 (2,809)

Fundamentos de Regressão Logística para Aprendizagem de Máquina em Python

Construa uma base sólida em modelagem preditiva aprendendo a matemática e a implementação em Python da classificação binária.
★ 4.7 (4,920)

Introdução à Ciência de Dados: Python, SQL e Fundamentos de IA

Adquira habilidades fundamentais em análise de dados, visualização e aprendizado de máquina usando Python, SQL, Tableau e ferramentas modernas de IA por meio de guias práticos escritos.
★ 4.5 (9,261)

Fundação Matemática para Ciência de Dados e IA Generativa

Domine a álgebra linear essencial, probabilidade, cálculo e estatística necessárias para entender os algoritmos modernos de aprendizado de máquina e os modelos de IA generativos.
★ 4.5 (4,004)

Cálculo para Ciência de Dados: Fundamentos para Aprendizagem de Máquina

Domine os conceitos essenciais de cálculo por trás da otimização e das redes neurais para passar da cópia de código para a verdadeira compreensão dos algoritmos de aprendizado de máquina.
★ 4.8 (1,652)

Fundamentos da Inteligência Artificial: Um Guia para Iniciantes

Entenda os conceitos básicos de redes neurais, visão computacional e modelos generativos modernos para iniciar sua jornada no mundo da tecnologia.
★ 4.5 (8,966)

Fundamentos de Machine Learning: uma introdução não técnica

Desmistifique a inteligência artificial e domine os principais conceitos, fluxos de trabalho e aplicativos do mundo real do machine learning sem escrever uma única linha de código.
★ 4.8 (8,949)

Fundamentos de Redes Neurais e Aprendizagem Profunda Moderna

Domine os conceitos básicos de redes neurais e aprendizado profundo para começar a entender, projetar e treinar modelos modernos de inteligência artificial.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos da Ciência de Dados

Saiba como analisar conjuntos de dados, criar modelos preditivos e implementar fluxos de trabalho de dados modernos usando Python.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos de inteligência artificial: construa sua alfabetização em IA

Obtenha uma sólida compreensão do aprendizado de máquina, redes neurais e ferramentas de IA generativas para impulsionar sua carreira e navegar no cenário da tecnologia moderna.
★ 5.0 (6,972)

Fundamentos de Machine Learning para Ciência de Dados

Domine os princípios básicos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para criar modelos preditivos e resolver desafios práticos de negócios.
★ 4.5 (6,424)

Fundamentos de Machine Learning com PyTorch

Construa uma base sólida em machine learning treinando modelos de classificação, regressão e deep learning usando o PyTorch para análise de dados do mundo real.
★ 4.7 (3,825)

Engenharia de recursos práticos para aprendizado de máquina

Transforme dados brutos e confusos em recursos limpos e prontos para modelos e melhore a precisão das previsões de machine learning.
★ 4.5 (3,780)
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