Fundamentos de inteligência artificial: aprendizado de máquina e noções básicas de aprendizado profundo

O mundo da Inteligência Artificial está mudando rapidamente, mas garantir uma compreensão profunda começa com o domínio dos conceitos fundamentais de como esses sistemas aprendem e operam.Este curso fornece uma introdução clara e baseada em texto aos pilares essenciais da IA moderna. Você passará pelo hype e obterá clareza sobre paradigmas-chave, como aprendizado supervisionado e não supervisionados, arquitetura de rede neural e como a IA é aplicada a tarefas do mundo real, como processamento de texto e reconhecimento de imagens. O que você vai aprender: * Entenda as distinções fundamentais entre os paradigmas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. * Aprenda os principais algoritmos de Machine Learning, incluindo modelos lineares, árvores de decisão e técnicas de clustering. * Dominar a estrutura e a função das redes neurais e como elas formam a base das modernas soluções de aprendizado profundo. * Aplicar conceitos-chave em Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Visão Computacional (CV) para tarefas comuns como classificação e reconhecimento. * Configurar padrões simples de geração aumentada de recuperação (RAG) para aprimorar a saída do modelo de linguagem usando fontes de dados externas. * Pratique interpretar métricas de desempenho de modelos e gerenciar problemas comuns como overfitting e viés. O currículo começa com terminologia e conceitos matemáticos essenciais antes de passar para aplicações práticas de algoritmos de aprendizagem.Cobrimos as bases teóricas necessárias para entender as estruturas e técnicas modernas de IA. Este curso é projetado para iniciantes absolutos sem experiência prévia em IA, ciência de dados ou matemática avançada.Comece a construir sua experiência na tecnologia que molda o futuro hoje.