Curso de Machine Learning Online: Domine a Inteligência Artificial

Explore o poder do Machine Learning do básico ao avançado, com flexibilidade total para aprender no seu ritmo e evoluir sua carreira em IA.

  • Curso Online
  • 142 aulas
  • Para iniciantes e profissionais de tecnologia
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Curso de Machine Learning Online: Domine a Inteligência Artificial
Turmas Presenciais

Aprenda ao vivo em um ambiente colaborativo, com suporte imediato e foco total na prática.

Instrutores Especializados

Conte com profissionais experientes e atuantes no mercado para tirar todas as suas dúvidas.

Certificação Valorizada

Receba um certificado reconhecido no mercado para fortalecer seu currículo e autoridade profissional.

Capacitação Prática

Aplique os conhecimentos em atividades reais, voltadas ao seu contexto de trabalho.

Machine Learning: Uma Competência Essencial no Mercado de Trabalho

Oportunidades de Carreira

Profissionais com habilidades em Machine Learning são altamente demandados em áreas como ciência de dados, inteligência artificial, e análise de negócios.

Crescimento Profissional

Aprender Machine Learning pode impulsionar sua carreira, permitindo que você aplique técnicas avançadas de análise e automação em projetos reais.

Relevância no Mercado

O Machine Learning é uma das habilidades mais valorizadas no mercado atual, com aplicações que vão desde a personalização de produtos até a otimização de processos empresariais.

Aplicação em Diversas Áreas

Desde saúde até finanças, o Machine Learning está transformando indústrias, criando novas oportunidades para profissionais qualificados.

Competitividade no Mercado

Com habilidades em Machine Learning, você se torna um profissional altamente competitivo e valorizado no mercado de tecnologia.

Futuro da Tecnologia

O domínio de Machine Learning coloca você na vanguarda da revolução da Inteligência Artificial, preparando-o para as carreiras do futuro.

Curso de Machine Learning: Dominando a Inteligência Artificial e Análise de Dados

Aprenda com Projetos Práticos e Desenvolva Habilidades em Machine Learning para Aplicações Reais

Carga horária: 40h
Aulas Práticas Certificado Suporte Garantia
Introdução ao curso e ao método de ensino

Introdução

  • O ambiente Anaconda
Capitulo 1 - O feramental

Introdução ao módulo

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo

Manipulação de dados com pandas

  • Introdução a biblioteca pandas
  • Importação e exportação de arquivos
  • Estruturas de dados
  • Seleção de colunas e linhas
  • Filtragem de dados
  • Adição de colunas
  • Tipos de dados
  • Concat
  • Merge
  • Aplicação de funções
  • Contagem de valores (value_counts)
  • Agrupamento (Group by)

Manipulação de dados com numpy

  • Introdução a biblioteca numpy
  • Criação, acesso e substituição de valores
  • Remodelação
  • Operações aritméticas

Plotagem gráfica com o módulo Matplotlib

  • O que é, como funciona e para que serve?
  • Gráficos de linhas
  • Titulos e legendas
  • Gráficos de dispersão
  • Salvar a imagem gerada
  • Conceitos avançados em MatplotLib

Projeto: Tratamento de dados de um banco

  • Projeto 1 - Requerimentos
  • Projeto 1 - Resolução
Capitulo 2 - Análise Exploratória de Dados

Introdução a Análise Exploratória de dados

  • Introdução a análise exploratória de dados
  • Material do módulo
  • Correlação e causalidade

Análise Exploratória de dados com o módulo seaborn

  • Análise com coleções de dados
  • Limpeza de dados
  • Pré-processamento de dados
  • Gráficos de dispersão (Scater plot)
  • Gráficos de caixa (BoxPlots)
  • Gráficos de histograma
  • Cat Plot
  • Violin Plot
  • Pair Plot
  • Joint Plot
  • Heat Map
  • Exemplo de EDA em um conjunto de carros

Projeto de gerador de relatório de vendas em E-comerce

  • Projeto 2 - Requerimentos
  • Projeto 2 - Resolução
Capitulo 3  - Regressão Linear

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • Apresentando o scikit-learn
  • Principais tarefas de um algortimo de ML (Classificação, Regressão e Clusterização)
  • Critérios de classificação de uma IA
  • O que é regressão linear?

Regressão Linear

  • Implementação com scikit-learn
  • Como medir a performance de um modelo de regressão?
  • Onde obter conjuntos de dados para treinar?

Projeto avaliador do preço de imóveis

  • Projeto 3 - Requerimentos
  • Projeto 3 - Resolução
Capitulo 4 - Classificação

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O que é classificação?

Naive Bayes

  • Implementação com scikit-learn
  • Como medir a performance de um modelo de classificação?
  • Balanceamento de classes

Projeto classificador fraudes em cartões de crédito

  • Projeto 4 - Requerimentos
  • Projeto 4 - Resolução
Capitulo 5 - Gradiente Descendente

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O problema da complexidade computacional
  • O algoritmo de gradiente descendente

Gradiente Descendente em Lotes

  • Gradiente Descendente em Lotes

Gradiente Descendente Estocástico

  • Gradiente Descendente Estocástico

Gradiente Descendente Estocástico

  • Gradiente Descendente em Mini Lotes

Projeto determinação da resistência à compressão do concreto

  • Projeto 5 - Requerimentos
  • Projeto 5 - Resolução
Capitulo 6 - Regressão polinomial

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo

Desafios do Machine Learning

  • Desafios do Machine Learning

Regressão Polinomial

  • O que é Regressão Polinomial?
  • Curvas de aprendizagem

Projeto de predição na produção solar em um empresa

  • Projeto 6 - Requerimentos
  • Projeto 6 - Resolução
Capitulo 7 - Máquinas de Vetor de suporte

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo

Pipelines

  • Automação na busca de parâmetros com GridSearchCV
  • Automação de processos com Pipelines

Classificação

  • O que é uma SVM?
  • Implementação com scikit-learn

Parametrização

  • Suavização de margem
  • Kernel polinomial
  • Kernel Gaussiano

Regressão

  • Regressão com SVM's

Passos para um projeto de ML

  • Checklist de um projeto de ML

Projeto diagnóstico de câncer de mama

  • Projeto 7 - Requerimentos
  • Projeto 7 - Resolução
Capitulo 8- Regressão Logística

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O que é Regressão Logística?

Regressão Logística

  • Implementação com scikit-learn

Projeto para uma empresa de publicidade

  • Projeto 8 - Requerimentos
  • Projeto 8 - Resolução
Capitulo 9 - KNN

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O Algoritmo KNN

Projeto recomendação de filmes

  • Projeto 9 - Requerimentos
  • Projeto 9 - Resolução
Capitulo 10 - Árvores de decisão

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O que são Árvores de decisão?

Classificação

  • Implementação com scikit-learn

Regressão

  • Regressão Linear com Árvores de decisão

Projeto de predição de inadimplência

  • Projeto 10 - Requerimentos
  • Projeto 10 - Resolução (Exploração e tratamento dos dados)
  • Projeto 10 - Resolução (Criação do modelo)
Capitulo 11 - Florestas Aleatórias

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • O que são Florestas Aleatórias?

Redução dimensional

  • O conjunto MNIST
  • A importância de cada atributo
  • Redução dimensional
  • Projeção e Manifold Learning
  • PCA
  • PCA incremental e Randomizado
  • Kernel PCA
  • LLE
  • MDS
  • Isomap
  • t-SNE
  • LDA

Trabalhando com imagens

  • Reescalar, redimensionar e reduzir imagens
  • Redução dimensional com HOG-SVM

Projeto classificação de imagens para um E-commerce

  • Projeto 11 - Requerimentos
  • Projeto 11 - Resolução (Exploração e tratamento dos dados)
  • Projeto 11 - Resolução (Criação do modelo)
Capitulo 12 - Aprendizado não supervisionado com K-means

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • Aprendizado não supervizionado e K-means
  • Implementação com scikit-learn
  • Problemas do K-means

Projeto clusterização de clientes

  • Projeto 12 - Requerimentos
  • Projeto 12 - Resolução
Capitulo 13 - Processamento de Linguagem Natural

Introdução

  • Introdução ao módulo
  • Material do módulo
  • Processamento de Linguagem Natural
  • A biblioteca NLTK e Spacy

Processamento

  • Tokenização
  • Stopwords
  • Stemização
  • POS Tagging
  • Chunking e Chinking
  • Lematização
  • A WordNet

Usando NPL com ML

  • Bag of Words
  • Sumarização com BoW

Projeto 1 - Sumarização automática para uma loja de E-books

  • Projeto 13 - Requerimentos
  • Projeto 13 - Resolução

Projeto 2 - Análise de satisfação de produto

  • Projeto 14 - Requerimentos

Nosso Compromisso com o Seu Desenvolvimento

A Clarify oferece suporte contínuo e uma garantia de aprendizado para você dominar o conteúdo com total confiança e segurança.

Suporte Pós-Curso

Estamos aqui para ajudar você mesmo após a conclusão

Nosso suporte pós-curso oferece a você o apoio necessário para aplicar o que aprendeu na Clarify com segurança.

Período de Suporte

Solicite suporte por até 6 meses após o curso.

Como solicitar?

Entre em contato por e-mail e nossa equipe esclarecerá suas dúvidas.

Importante: O suporte é exclusivo para os conteúdos abordados no curso.

Garantia de Aprendizado

Aprenda sem preocupação

Na Clarify, garantimos que você aprenderá tudo o que precisa para se destacar no mercado.

Caso não atinja o desempenho esperado, poderá refazer as aulas sem custos adicionais.

Nosso objetivo é que você realmente domine o conteúdo e possa aplicá-lo com confiança.

Acompanhamento personalizado para garantir seu sucesso profissional.

Compromisso Clarify

Mais de 50.000 alunos já confiaram em nossa metodologia. Junte-se a eles e transforme sua carreira com total segurança!

Destaques do Curso de Machine Learning

Aprenda com Projetos Práticos e Desafios Reais para Dominar o Machine Learning

Manipulação de Dados com Pandas

Domine a manipulação de dados com a biblioteca Pandas, essencial para a preparação de dados em Machine Learning.

Análise Exploratória de Dados

Realize análises exploratórias com Seaborn para entender melhor os padrões nos seus dados.

Regressão Linear e Polinomial

Aprenda a aplicar regressão linear e polinomial para modelagem preditiva.

Classificação com SVM e KNN

Desenvolva modelos de classificação usando Support Vector Machines e o algoritmo K-Nearest Neighbors.

Florestas Aleatórias

Entenda o funcionamento de Florestas Aleatórias e aprenda a aplicá-las em problemas de classificação e regressão.

Processamento de Linguagem Natural

Explore técnicas de NLP e aplique Machine Learning para analisar e interpretar texto.

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Curso Completo Online

Machine Learning Online

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5 X de R$ 121,40

Válido para pagamento no cartão de crédito

Carga horária: 142 aulas

Domine o Machine Learning e transforme sua capacidade de análise e automação

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Depoimentos: O Que Nossos Alunos Dizem

Estruturada para seu Aprendizado

Oferecemos um ambiente de aprendizado completo, com instalações modernas e tecnologia de ponta para você ter a melhor experiência possível.

Nossos laboratórios são equipados com computadores de qualidade, ambientes climatizados e salas confortáveis para que você possa se concentrar totalmente nos estudos.

  • Laboratórios com computadores
  • Internet de alta velocidade
  • Salas climatizadas e ergonômicas
  • Área de convivência e networking
  • Convênio de estacionamento para alunos
Estrutura Clarify - Recepção
Estrutura Clarify - Sala 01
Estrutura Clarify - Sala 02
Estrutura Clarify - Sala 03

Perguntas Frequentes sobre o Curso de Machine Learning

Recomenda-se ter conhecimento básico em programação e estatística, além de familiaridade com Python. No entanto, o curso inclui uma introdução ao ambiente e às ferramentas necessárias.

Sim, oferecemos suporte contínuo através de fóruns de discussão e sessões ao vivo para esclarecer dúvidas e ajudar no progresso do aprendizado.

O curso é orientado a projetos, permitindo que os alunos apliquem conceitos de Machine Learning em situações práticas, como análise de dados, previsão de tendências e automação de processos.

Sim, todos os alunos que concluírem o curso com sucesso receberão um certificado de conclusão, reconhecido e valorizado no mercado de trabalho.

O curso possui 142 aulas, e a duração vai depender de quanto tempo você dedicar aos estudos. O acesso ao material é vitalício para que você possa aprender no seu próprio ritmo.

Sim, o curso oferece uma ampla gama de materiais de apoio, incluindo conjuntos de dados para prática, scripts de código e exercícios complementares.

Venha nos visitar!

Estamos localizados próximo do MASP, facilitando o acesso tanto por transporte público quanto por carro.

Se vier de carro, oferecemos convênio com estacionamento no Cark Park, situado ao lado do Parque Trianon.

Esperamos por você!

Para Empresas

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