CapacitaPlus

Sobre nosso curso de Inteligência artificial:

Descubra o futuro da tecnologia com o curso de Inteligência Artificial da CapacitaPlus. Aprenda desde os conceitos básicos até técnicas avançadas de machine learning e deep learning, e prepare-se para uma carreira promissora em um dos campos mais inovadores e em crescimento do mercado.

O que é o curso de Inteligência Artificial da CapacitaPlus?

O curso de Inteligência Artificial da CapacitaPlus é um programa completo que abrange uma ampla gama de tópicos essenciais para quem deseja dominar a IA. Desde a programação em Python até a implementação de redes neurais profundas, nosso curso oferece uma formação sólida e prática para capacitar você a enfrentar desafios reais e desenvolver soluções inovadoras.

Em quais áreas você poderá trabalhar após concluir este curso?

Desenvolvimento de Software: Criação e otimização de aplicativos inteligentes que utilizam técnicas de machine learning e deep learning.
Análise de Dados: Extração de insights valiosos a partir de grandes volumes de dados para informar decisões estratégicas.
Ciência de Dados: Desenvolvimento de modelos preditivos e algoritmos para resolver problemas complexos e explorar novos padrões em dados.
Engenharia de Machine Learning: Design, implementação e ajuste de modelos de aprendizado de máquina para melhorar a eficiência e a precisão de sistemas automatizados.
Pesquisa em Inteligência Artificial: Investigação e desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias no campo da IA.
Automação e Robótica: Aplicação de técnicas de IA para desenvolver sistemas de automação avançados e robôs inteligentes.
E muito mais!

O que você aprenderá:

Fundamentos da Programação em Python: Variáveis, operadores lógicos, estruturas de controle, listas, dicionários e funções.
Manipulação de Dados com Numpy e Pandas: Operações básicas, manipulação de DataFrames, limpeza e tratamento de dados.
Visualização de Dados: Criação de gráficos com Matplotlib, Seaborn e Plotly.
Machine Learning: Introdução ao Scikit-learn, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine, Árvore de Decisão, Random Forest, XGBoost e Regressão Linear.
Engenharia de Recursos: Seleção de features, PCA, tratamento de variáveis categóricas e ajuste fino de hiperparâmetros.
Redes Neurais e Deep Learning: Introdução ao TensorFlow e Keras, redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais recorrentes (RNN) e redes LSTM.
Tópicos Avançados: Processamento de Linguagem Natural (NLP) com NLTK e SpaCy, aprendizado por reforço, visão computacional com OpenCV e ética em IA.

Não perca a oportunidade de se destacar em um campo em constante evolução e alta demanda. Inscreva-se agora no curso de Inteligência Artificial da CapacitaPlus e dê o próximo passo para uma carreira de sucesso no mundo da tecnologia!

Carga horária: 180 hora(s) Categoria: INFORMÁTICA

Temos o melhor preço para você.

De R$ 2.990,00 por apenas R$ 2.990,00 ou 12x de R$ 249,17

Nossas Vantagens

Certificado Reconhecido.

Suporte online de Segunda/Sábado das 8 até as 18 horas.

Aulas de qualidade com aprendizado garantido.

Estude no seu ritmo e revise quantas vezes quiser.

Veja no vídeo abaixo os motivos para fazer um curso EAD

Cronograma do curso

Módulo 01 - Introdução

Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle

Módulo 01 - Listas e Dicionários

Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica

Módulo 01 - Funções no Python

Módulo 02 - Numpy: Arrays e Operações Básicas

Módulo 02 - Numpy: Operações de Comparação e Algébricas

Módulo 02 - Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas

Módulo 02 - Exercícios com Numpy

Módulo 03 - Introdução ao Pandas

Módulo 03 - Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos

Módulo 03 - Pandas: Introdução à Análise Exploratória

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 1

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 2

Módulo 03 - Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais

Módulo 04 - Matplotlib: Parte 1

Módulo 04 - Matplotlib

Módulo 04 - Seaborn: Parte 1

Módulo 04 - Seaborn: Parte 2

Módulo 04 - Plotly

Módulo 05 - Introdução ao Machine Learning

Módulo 05 - Introdução ao Scikit-learn e KNN

Módulo 05 - KNN: Ajuste de Parâmetros

Módulo 05 - Naive Bayes

Módulo 05 - Support Vector Machine

Módulo 05 - Árvore de Decisão

Módulo 05 - Random Forest

Módulo 05 - XGBoost

Módulo 05 - Modelos de Regressão com Scikit-learn

Módulo 05 - Regressão Linear

Módulo 05 - Agrupamento com K-Means

Módulo 05 - Agrupamento com DBSCAN

Módulo 05 - Análise de Componentes Principais

Módulo 05 - Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos

Módulo 05 - Tratamento de Variáveis Categóricas

Módulo 05 - Seleção de Features

Módulo 05 - Validação Cruzada

Módulo 05 - Ajuste Fino de Hiperparâmetros

Módulo 06 - Introdução às Redes Neurais

Módulo 06 - Perceptron

Módulo 06 - Multilayer Perceptron

Módulo 07 - Introdução ao Deep Learning

Módulo 07 - Introdução ao TensorFlow e Keras

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede LSTM

Módulo 08 - Integração com a API da OpenAI

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: NLTK

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: SpaCy

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV

Módulo 08 - Tópicos Especiais: PyTesseract

Módulo 08 - Ética em IA e LGPD