Aprendizagem automática com Scikit-learn, PyTorch e Hugging Face

A inteligência artificial moderna abrange tudo, desde regressões lineares simples até modelos de linguagem complexos.Este curso preenche a lacuna entre teoria e prática, fornecendo uma introdução abrangente às ferramentas que impulsionam as inovações de IA de hoje.Você progredirá da análise básica de dados para entender a arquitetura das redes neurais modernas e dos sistemas generativos. Através de explicações claras e exemplos baseados em código, você ganhará a confiança para lidar com dados e construir modelos que resolvam problemas do mundo real.No final deste programa, você terá uma compreensão funcional de como selecionar, treinar e refinar modelos para várias aplicações. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizagem supervisionada e não supervisionada com Scikit-learn. - Implemente arquiteturas de aprendizado profundo e gerencie tensores de dados usando o PyTorch. - Aplique modelos de transformador pré-treinados para tarefas de linguagem natural usando o ecossistema Hugging Face. - Pratique limpeza de dados essenciais, dimensionamento de recursos e técnicas de validação de modelos. - Explore conceitos modernos de IA generativa, incluindo incorporações de vetores e estratégias de ajuste fino. - Desenvolver um fluxo de trabalho para avaliar o desempenho do modelo e garantir a confiabilidade do modelo. O curso começa com definições fundamentais e o ciclo de vida do machine learning, passando por algoritmos clássicos e tópicos avançados de deep learning. Ele foi projetado especificamente para iniciantes que desejam uma abordagem clara e baseada em texto para o aprendizado sem nenhum pré-requisito.