Fundamentos de Inteligência Artificial Aplicada: Conceitos e Implementação

O campo da Inteligência Artificial está evoluindo rapidamente, tornando-se um desafio saber por onde começar a aplicar essas ferramentas poderosas de forma eficaz. Este curso fornece uma base sólida e prática para entender e implementar os princípios modernos de IA. Até o final deste curso, você entenderá os tipos fundamentais de modelos de IA, como eles são treinados e avaliados e como aplicar técnicas modernas, como engenharia rápida, para resolver problemas do mundo real. Você obterá o conhecimento fundamental necessário para a transição para funções de IA aplicadas. O que você vai aprender: * Entenda as principais diferenças entre os paradigmas de aprendizado supervisionado, não supervisionados e de reforço. * Aplique algoritmos de aprendizado de máquina fundamentais, incluindo árvores de decisão e arquiteturas básicas de redes neurais. * Pratique estruturar, limpar e preparar pipelines de dados essenciais para treinar modelos de IA robustos. * Dominar os princípios de engenharia rápida eficaz para interagir com modelos de linguagem grandes. * Configurar métricas básicas de avaliação de modelos e entender técnicas para evitar overfitting e viés. * Aprenda conceitos fundamentais para implantar e monitorar modelos em ambientes de produção. O curso começa com terminologia e conceitos matemáticos essenciais, gradualmente passando para padrões de implementação prática para tarefas comuns de IA, como classificação e regressão, concluindo com considerações de implantação. Este curso foi projetado especificamente para iniciantes - analistas de dados, desenvolvedores e estudantes de TI - que desejam um caminho estruturado para o campo da Inteligência Artificial. Não é necessária experiência prévia com modelos avançados de IA. Comece a construir sua expertise em IA aplicada hoje.