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Programa do Curso
Aprendizagem supervisionada: classificação e regressão
- Machine Learning em Python: introdução à API do scikit-learn
- regressão linear e logística
- máquina de vectores de suporte
- redes neuronais
- floresta aleatória
- Configurando um pipeline de aprendizagem supervisionada de ponta a ponta usando o scikit-learn
- trabalhar com ficheiros de dados
- imputação de valores em falta
- manipulação de variáveis categóricas
- visualização de dados
Python quadros para aplicações de IA:
- TensorFlow, Theano, Caffe e Keras
- IA à escala com Apache Spark: Mlib
Arquitecturas avançadas de redes neuronais
- redes neuronais convolucionais para análise de imagens
- redes neuronais recorrentes para dados estruturados no tempo
- a célula de memória de longo prazo
Aprendizagem não supervisionada: agrupamento, deteção de anomalias
- aplicação da análise de componentes principais com o scikit-learn
- implementação de autoencoders em Keras
Exemplos práticos de problemas que a IA pode resolver (exercícios práticos utilizando notebooks Jupyter), por exemplo
- análise de imagens
- previsão de séries financeiras complexas, como os preços das acções,
- reconhecimento de padrões complexos
- processamento de linguagem natural
- sistemas de recomendação
Compreender as limitações dos métodos de IA: modos de fracasso, custos e dificuldades comuns
- sobreajuste
- compromisso entre enviesamento e variância
- enviesamentos em dados observacionais
- envenenamento de redes neuronais
Trabalho de projeto aplicado (opcional)
Requisitos
Não são necessários requisitos específicos para frequentar este curso.
28 Horas
Declaração de Clientes (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
