Analista em IA Inteligência Artificial

Carga horária: 16 horas
Formato: online_ou_presencial
Investimento: R$ 990,00
Parcelamento: 12x de R$ 82,50

Sobre o curso

No cenário tecnológico atual, a Inteligência Artificial (IA) é a força motriz da inovação. O curso "Analista em IA Inteligência Artificial", com 16 horas de duração, foi meticulosamente desenvolvido para capacitar profissionais a dominar as ferramentas e conceitos essenciais dessa área em constante evolução. Este curso é ideal para profissionais de TI, engenheiros, cientistas de dados e entusiastas que buscam transitar ou aprimorar suas habilidades no campo da IA, com foco em aplicações práticas e resultados tangíveis. Você aprenderá a projetar, implementar e otimizar soluções inteligentes, utilizando os frameworks e algoritmos mais modernos. Navegue por temas como aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural e visão computacional, compreendendo não apenas o "como", mas o "porquê" por trás de cada tecnologia. Ao concluir, você estará apto a identificar oportunidades de aplicação de IA em negócios, analisar e interpretar dados complexos, e construir modelos preditivos eficazes que impulsionam a tomada de decisões estratégicas. O grande diferencial está na abordagem prática, com exercícios e casos de estudo que simulam os desafios reais do mercado, prepa…

Objetivos

"Compreender os conceitos fundamentais e as principais vertentes da Inteligência Artificial (IA), incluindo Machine Learning e Deep Learning.","Aplicar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas de classificação, regressão e clusterização em diferentes tipos de dados.","Desenvolver e otimizar modelos preditivos utilizando bibliotecas e frameworks populares da IA, como Scikit-learn e TensorFlow/Keras.","Analisar e interpretar os resultados de modelos de IA, avaliando sua performance e compreendendo suas limitações e vieses.","Identificar oportunidades de aplicação da IA em diversos setores e propor soluções inovadoras baseadas em dados.","Adquirir conhecimentos sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Visão Computacional, suas aplicações e ferramentas.","Dominar as boas…

Conteúdo programático

Módulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial - Introdução à IA e seu ecossistema - História e evolução da IA - Definições e tipos de IA (IA Forte vs. IA Fraca) - Aplicações atuais e futuras da IA - Conceitos básicos de Machine Learning (ML) - Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado e por Reforço - Tipos de problemas resolvidos por ML (classificação, regressão, clustering) - Ética e privacidade em IA - Vieses em algoritmos - Regulamentação e governança de dados Módulo 2: Python para IA e Análise de Dados - Revisão e aprofundamento em Python - Estruturas de dados básicas (listas, dicionários, tuplas) - Funções, classes e módulos - Bibliotecas essenciais para Data Science - NumPy: Computação numérica e vetorial - Pandas: Manipulação e análise de dados (DataFrames) - Matplotlib e Seaborn: Visualização de dados - Preparação e Pré-processamento de Dados - Leitura e limpeza de dados (tratamento de valores ausentes, dados duplicados) - Transformação de dados (normalização, padronização, codificação categórica)

Público-alvo

Este curso é ideal para profissionais da área de Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia e áreas correlatas que desejam se especializar em Inteligência Artificial. É também indicado para analistas de negócios, gerentes de projetos e consultores que buscam compreender como a IA pode impulsionar a inovação e a eficiência em suas organizações. Estudantes e recém-formados com interesse em IA e um desejo de iniciar uma carreira promissora neste campo são igualmente bem-vindos. O perfil ideal do aluno inclui curiosidade, capacidade analítica e vontade de aprender novas tecnologias.

Pré-requisitos

"Conhecimento básico em lógica de programação (preferencialmente Python).","Noções de estatística e álgebra linear.","Familiaridade com conceitos de banco de dados (SQL é um diferencial).","Habilidade para trabalhar com planilhas eletrônicas e análise de dados.","Acesso a um computador com conexão à internet e capacidade de instalar softwares (editores de código, bibliotecas Python)."