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Curso Analista em IA Inteligência Artificial - AI Expert


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Analista em IA Inteligência Artificial - AI Expert

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Objetivo do Curso Analista em IA Inteligência Artificial - AI Expert:

O curso de Inteligência Artificial tem como objetivo fornecer aos participantes uma compreensão abrangente e prática dos conceitos, técnicas e ferramentas utilizados na área da IA. Ao final do curso, os alunos estarão capacitados a:

  1. Compreender os Fundamentos da IA:
    • Conhecer os conceitos básicos, a evolução da Inteligência Artificial e as diferentes categorias de IA, incluindo suas aplicações em diversos setores.
  2. Dominar os Fundamentos de Machine Learning:
    • Diferenciar IA de Machine Learning, explorar algoritmos de aprendizado e aprender a preparar dados para modelos de aprendizado de máquina.
  3. Utilizar Ferramentas e Bibliotecas de Machine Learning:
    • Configurar um ambiente de desenvolvimento e utilizar bibliotecas essenciais, como NumPy, Pandas e Scikit-learn, para construir modelos preditivos.
  4. Aplicar IA em Processamento de Áudio e Vídeo:
    • Implementar técnicas de reconhecimento de fala e transcrição automática, além de realizar análises de vídeo e reconhecimento de objetos, utilizando ferramentas específicas.
  5. Desenvolver Chatbots e Assistentes Virtuais:
    • Criar chatbots inteligentes e integrá-los a plataformas como ChatGPT, aplicando técnicas de NLP para aprimorar o atendimento ao cliente.
  6. Explorar Processamento de Linguagem Natural (NLP):
    • Aplicar técnicas de NLP para análise de texto, utilizando ferramentas como NLTK e SpaCy, com foco em análise de sentimentos e chatbots.
  7. Adotar Melhores Práticas em IA:
    • Considerar aspectos éticos relacionados à IA, garantir a documentação e reprodutibilidade, e aprender sobre a implantação de modelos em ambientes de produção.
  8. Implementar Soluções de IA com Ferramentas Avançadas:
    • Trabalhar com plataformas de Cloud e aprender sobre o uso de TensorFlow e Keras para desenvolver e implantar modelos de IA.


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No Curso online você tem aulas digitais e interage com mentores reais ao vivo. Já no Curso a distância, tanto o conteúdo, quanto a interação são digitais.

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Conteúdo Programático:

Conteúdo Programático:

  1. Introdução à Inteligência Artificial

    • Conceitos básicos e evolução da IA
    • Tipos de IA: fraca vs. forte, supervisada vs. não supervisionada
    • Aplicações da IA em diferentes setores
  2. Fundamentos de Machine Learning

    • Diferença entre IA e Machine Learning
    • Algoritmos de aprendizado: regressão, classificação, clustering
    • Preparação de dados: limpeza, normalização e transformação
  3. Ferramentas e Bibliotecas de Machine Learning

    • Introdução ao Python para IA
    • Bibliotecas: NumPy, Pandas, Scikit-learn
    • Configuração do ambiente de desenvolvimento (Jupyter Notebook)
  4. Processamento de Áudio e Vídeo com IA

    • Processamento de Áudio:
      • Reconhecimento de fala e transcrição automática
      • Ferramentas: Google Speech-to-Text, IBM Watson Speech to Text
      • Aplicações em atendimento ao cliente e análise de sentimentos
    • Processamento de Vídeo:
      • Análise de vídeo e reconhecimento de objetos
      • Ferramentas: OpenCV, TensorFlow
      • Aplicações em segurança e monitoramento
  5. Chatbots e Assistentes Virtuais

    • Desenvolvimento de chatbots inteligentes
    • Integração com plataformas como o ChatGPT
    • Ferramentas: Dialogflow, Microsoft Bot Framework
    • Aplicações em atendimento ao cliente e suporte
  6. Processamento de Linguagem Natural (NLP)

    • Técnicas de NLP para análise de texto
    • Ferramentas: NLTK, SpaCy
    • Aplicações em análise de sentimentos e chatbots
  7. Melhores Práticas em IA

    • Ética em IA e considerações sobre viés
    • Documentação e reprodutibilidade
    • Implantação de modelos em produção
  8. Ferramentas para Implementação

    • Introdução ao TensorFlow e Keras
    • Uso de plataformas de Cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
    • Deploy de modelos em ambientes de produção
  9. Estudos de Caso Práticos

    • Análise de casos de sucesso em IA
    • Projetos práticos em grupo: aplicação de ferramentas e técnicas aprendidas

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