Domine a Engenharia de IA: Da Conceição à Implementação

What you will learn:

Construir modelos de IA robustos e eficientes usando Python, TensorFlow e PyTorch.
Dominar o pré-processamento, a limpeza e a análise de dados para otimizar o treinamento de modelos.
Treinar, avaliar e otimizar modelos de machine learning para diversas tarefas.
Projetar, implementar e ajustar redes neurais (CNNs e RNNs) para aplicações avançadas.
Aplicar técnicas de PLN para analisar, interpretar e gerar textos de forma eficiente.
Utilizar o aprendizado por transferência para acelerar o desenvolvimento de modelos de IA.
Implementar modelos em APIs e ferramentas de conteinerização, como Docker.
Monitorar o desempenho e implementar fluxos de retraining para garantir a confiabilidade dos modelos.
Resolver problemas do mundo real usando IA, desde a concepção até a implementação.
Descrever e construir um projeto de IA completo, do início ao fim.

Description

Domine a Inteligência Artificial do zero ao avançado! Este curso intensivo de Engenharia de IA o guiará em uma jornada abrangente, desde os conceitos básicos de programação em Python até a implantação de soluções de IA escaláveis. Desenvolvido para iniciantes e profissionais, este programa prático lhe equipará com as habilidades essenciais para construir, treinar e implementar sistemas de IA inovadores.

Você explorará tópicos cruciais como pré-processamento de dados, machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional, utilizando frameworks de ponta como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face. Cada módulo inclui projetos práticos que simulam cenários reais, permitindo que você aplique diretamente seus conhecimentos e desenvolva um portfólio impressionante.

Diferenciais deste curso:

Base sólida em Python: Domine a linguagem fundamental para IA.
Projetos reais: Aplique o aprendizado em situações práticas e desafiadoras.
Mastery dos principais Frameworks: Torne-se proficiente em TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.
Abordagem completa: Desde os fundamentos da IA até a implementação em produção.
Progressão estruturada: Um caminho claro e eficaz para dominar a Engenharia de IA.

Ao concluir o curso, você estará preparado para enfrentar os desafios da indústria de IA, construir sistemas inteligentes, otimizar modelos e implementar soluções de alta performance. Prepare-se para se destacar no competitivo mercado de trabalho da Inteligência Artificial!

Inicie sua transformação em especialista de IA hoje mesmo!

Curriculum

Introdução ao Curso

Esta seção introdutória apresenta a masterclass e os recursos disponíveis, fornecendo uma visão geral do conteúdo e um guia prático de navegação pelo curso. Você encontrará informações essenciais sobre as apresentações e arquivos de código que serão utilizados ao longo do aprendizado.

Semana 1: Fundamentos de Programação em Python para IA

Começamos com uma imersão completa na linguagem Python, crucial para o desenvolvimento em Inteligência Artificial. Os sete dias desta semana abrangem introdução ao Python, configuração do ambiente, controle de fluxo, funções, módulos, estruturas de dados (listas, tuplas, dicionários, conjuntos), manipulação de strings e arquivos, culminando em um projeto prático para consolidar os conhecimentos adquiridos.

Semana 2: Fundamentos de Ciência de Dados para IA

Nesta semana, mergulhamos no universo da ciência de dados, aprendendo a utilizar bibliotecas essenciais como NumPy e Pandas. Você aprenderá computação numérica, operações avançadas com NumPy, manipulação de dados com Pandas, limpeza e preparação de dados, agregação e agrupamento, visualização de dados com Matplotlib e Seaborn, finalizando com um projeto de Análise Exploratória de Dados (EDA).

Semana 3: Matemática para Machine Learning e IA

Construímos uma base sólida em matemática, essencial para compreender os algoritmos de machine learning. A semana cobre álgebra linear, cálculo (derivadas e integrais), teoria das probabilidades, distribuições e estatística, finalizando com um mini-projeto de regressão linear do zero.

Semana 4: Probabilidades e Estatística para ML e IA

Nesta semana, aprofundamos os conceitos de probabilidade e estatística, aplicando-os ao contexto do machine learning. Abordamos variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, inferência estatística, testes de hipóteses, correlação e análise de regressão, culminando em um projeto de análise estatística de dados reais.

Semana 5: Introdução ao Machine Learning

Introdução aos princípios do machine learning, incluindo aprendizado supervisionado, modelos de regressão, regressão polinomial, regularização, classificação, regressão logística, avaliação de modelos, validação cruzada e o algoritmo k-NN. O aprendizado é consolidado com um mini-projeto de aprendizado supervisionado.

Semana 6: Engenharia de Características e Avaliação de Modelos

Aqui, você aprenderá técnicas de engenharia de características, incluindo escalonamento, normalização, codificação de variáveis categóricas, seleção de características, criação e transformação de características. Além disso, abordaremos técnicas avançadas de avaliação de modelos, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.

Semana 7: Algoritmos Avançados de Machine Learning

Explore algoritmos avançados como Ensemble Learning (Bagging, Random Forests, Boosting, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost), tratamento de dados desbalanceados, finalizando com um projeto comparando diferentes modelos de Ensemble Learning.

Semana 8: Ajuste e Otimização de Modelos

Domine o ajuste e a otimização de modelos através de busca em grade, busca aleatória, otimização bayesiana, técnicas de regularização, GridSearchCV e RandomizedSearchCV, culminando em um projeto que envolve a construção e o ajuste do modelo final.

Semana 9: Redes Neurais e Fundamentos de Deep Learning

Introdução ao Deep Learning e Redes Neurais, incluindo propagação direta, funções de ativação, funções de perda, backpropagation, gradiente descendente, construção de redes neurais com TensorFlow e Keras e PyTorch. Um projeto de classificação de imagens com CIFAR-10 consolida o conhecimento.

Semana 10: Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Explore as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), incluindo camadas convolucionais, filtros, camadas de pooling, construção de CNNs com Keras e TensorFlow e PyTorch, regularização e aumento de dados. Um projeto de classificação de imagens no Fashion MNIST ou CIFAR-10 é realizado.

Semana 11: Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Modelagem de Sequências

Abordamos as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e a modelagem de sequências, incluindo arquiteturas de RNNs, Backpropagation Through Time, LSTMs, GRUs, pré-processamento de texto, embeddings de palavras, modelos Seq2Seq, finalizando com um projeto de geração de texto ou análise de sentimentos.

Semana 12: Transformers e Mecanismos de Atenção

Explore os Transformers e mecanismos de atenção, incluindo Self-Attention, Multi-Head Attention, codificação posicional, redes feedforward, BERT e GPT, e seus avanços, finalizando com um projeto de resumo ou tradução de texto.

Semana 13: Transfer Learning e Fine-Tuning

Domine o Transfer Learning e Fine-tuning, aplicando-o em visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP). A semana abrange técnicas de fine-tuning, adaptação de domínio e desafios do Transfer Learning. O curso finaliza com um projeto de Transfer Learning para uma tarefa personalizada.

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