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Curso online gratuitoInteligência Artificial (IA), Machine Learning e Deep Learning com Python

Duração do curso online: 9 horas e 3 minutos

Novo

Curso grátis de IA com Python: fundamentos, busca, agentes, aprendizado de máquina, métricas, redes neurais e deep learning em uma trilha completa.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

  • Fundamentos e panorama da Inteligência Artificial
  • História da IA e conceitos iniciais de redes neurais
  • Agentes inteligentes
  • Sistemas especialistas e aquisição de conhecimento
  • Busca em IA: fundamentos e exemplos
  • Busca cega e busca heurística
  • Busca local e otimização
  • Python para projetos de IA: fundamentos práticos
  • Algoritmos genéticos
  • Busca competitiva e teoria dos jogos
  • Machine Learning: conceitos e tipos de problemas
  • Modelos clássicos de Machine Learning
  • Avaliação de modelos e métricas de performance
  • Redes neurais artificiais e Deep Learning

Descrição do curso

O curso online gratuito de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Deep Learning com Python é uma trilha completa para quem quer entender, na prática, como a IA evoluiu e como suas principais técnicas são aplicadas hoje. Você começa pelos fundamentos, passando pelos conceitos essenciais, subáreas e pela história da Inteligência Artificial, construindo uma base sólida para avançar com segurança.

Ao longo do aprendizado, você explora a ideia de agentes inteligentes e como eles tomam decisões, além de compreender como sistemas baseados em conhecimento podem apoiar a resolução de problemas. Em seguida, o foco avança para estratégias clássicas de busca e raciocínio, incluindo abordagens cegas, heurísticas e métodos locais, conectando teoria e lógica de resolução de problemas.

Na parte de programação, o curso introduz Python e recursos importantes para trabalhar com dados e implementar soluções, como estruturas, manipulação de texto, organização de código e leitura e escrita de arquivos. Com isso, fica mais fácil acompanhar a aplicação dos algoritmos e entender como construir implementações de forma organizada.

O conteúdo também cobre técnicas inspiradas em evolução, como algoritmos genéticos, e aborda cenários de competição e tomada de decisão. A jornada segue para o Aprendizado de Máquina, com uma visão clara sobre tipos de problemas e métodos populares, além de métricas para avaliar desempenho e comparar modelos.

Para fechar, você entra no universo das redes neurais e do Deep Learning, entendendo arquiteturas, treinamento e o papel do backpropagation. É uma excelente opção na área de Tecnologia, Informática e Programação para quem deseja aprender IA e ciência de dados com uma abordagem progressiva e aplicada usando Python.

Conteúdo do curso

  • Aula em vídeo: Curso de Inteligência Artificial - AULA #1 04m
  • Exercício: Qual é a principal referência bibliográfica indicada para o curso de Inteligência Artificial?
  • Aula em vídeo: Introdução a Inteligência Artificial - AULA #2 15m
  • Exercício: Qual definição descreve melhor Inteligência Artificial (IA) no contexto da Ciência da Computação?
  • Aula em vídeo: Sub áreas da Inteligência Artificial - AULA #3 14m
  • Exercício: Qual alternativa descreve corretamente o que é Aprendizado de Máquina?
  • Aula em vídeo: História da Inteligência Artificial do surgimento até a década de 70 - AULA #4 16m
  • Exercício: Qual foi uma consequência importante da prova de 1969 sobre as limitações do perceptron?
  • Aula em vídeo: História da Inteligência Artificial dos anos 70 até os dias atuais - AULA #5 19m
  • Exercício: No treinamento de redes neurais, qual é a principal ideia do backpropagation?
  • Aula em vídeo: Introdução à agentes inteligentes - AULA #6 11m
  • Exercício: Em Inteligência Artificial, qual definição descreve melhor um agente (inteligente) em um ambiente?
  • Aula em vídeo: Agentes Inteligentes Racionais - AULA #7 13m
  • Exercício: Qual definição melhor descreve um agente racional em Inteligência Artificial?
  • Aula em vídeo: Tipos de Agentes Inteligentes - AULA #8 14m
  • Exercício: Qual tipo de agente escolhe ações com base apenas na percepção atual, ignorando o histórico de percepções?
  • Aula em vídeo: Introdução a Sistemas Especialistas - AULA #9 12m
  • Exercício: Em um sistema especialista, qual componente é responsável por realizar deduções a partir da base de conhecimento para chegar a uma resposta?
  • Aula em vídeo: Aquisição do Conhecimento - AULA #10 11m
  • Exercício: Na aquisição de conhecimento para sistemas especialistas, qual é a sequência correta das etapas?
  • Aula em vídeo: Resolução de Problemas por meio de Busca - AULA #11 14m
  • Exercício: Em resolução de problemas por meio de busca, qual é a definição mais adequada de algoritmo de busca?
  • Aula em vídeo: Exemplos de Resolução de Problemas por meio de Busca - AULA #12 15m
  • Exercício: Qual afirmação descreve corretamente a diferença entre busca cega (exaustiva) e busca heurística (informada)?
  • Aula em vídeo: Busca Cega - AULA #13 21m
  • Exercício: Em algoritmos de busca cega, qual estrutura de dados é tipicamente usada na busca em largura (BFS) para armazenar os nós a serem expandidos?
  • Aula em vídeo: Algoritmos de Busca Heurística - AULA #14 17m
  • Exercício: No algoritmo A*, qual função é usada para escolher o próximo nó a ser expandido?
  • Aula em vídeo: Definição de Heurísticas - AULA #15 10m
  • Exercício: Em algoritmos de busca heurística (como A*), qual heurística tende a ser mais informativa para o 8-puzzle?
  • Aula em vídeo: Conceito de Busca Local - AULA #16 11m
  • Exercício: Em algoritmos de busca local, qual é a principal característica em relação ao caminho percorrido?
  • Aula em vídeo: Algoritmos de Busca Local - AULA #17 17m
  • Exercício: Na busca local por subida de encosta (hill climbing), qual é o critério de parada mais comum?
  • Aula em vídeo: Introdução ao Python - AULA #18 15m
  • Exercício: Em Python, qual elemento é usado para definir blocos de código em estruturas como if/else e for/while, algo essencial para organizar rotinas em projetos de IA?
  • Aula em vídeo: Tuplas e Listas em Python - AULA #19 14m
  • Exercício: Em um pipeline de Machine Learning com Python, qual opção mostra corretamente como definir uma função para somar dois valores e retornar o resultado?
  • Aula em vídeo: Sets, conversões e leitura e escrita de arquivos - AULA #20 13m
  • Exercício: Ao preparar dados em Python para um pipeline de IA/Machine Learning, qual estrutura é mais adequada para remover valores duplicados automaticamente e sem garantir ordem?
  • Aula em vídeo: Manipulação de Strings, Classes e Imports - AULA #21 11m
  • Exercício: Ao preparar dados textuais para modelos de IA em Python, qual operação concatena duas strings?
  • Aula em vídeo: Algoritmos Genéticos - AULA #22 12m
  • Exercício: Em algoritmos genéticos, o que representa a métrica fitness de um indivíduo?
  • Aula em vídeo: Algoritmos genéticos - o passo a passo - AULA #23 23m
  • Exercício: Em algoritmos genéticos, por que indivíduos menos aptos não devem ser totalmente descartados da população reprodutora?
  • Aula em vídeo: Busca Competitiva - AULA #24 15m
  • Exercício: Em busca competitiva (teoria dos jogos), o que o algoritmo Minimax procura fazer ao alternar entre Max e Min?
  • Aula em vídeo: Exemplos de Busca Competitiva - AULA #25 14m
  • Exercício: Qual é o principal objetivo da poda alfa-beta aplicada ao algoritmo Minimax?
  • Aula em vídeo: Conceitos de Aprendizado de Máquina - AULA #26 15m
  • Exercício: Qual alternativa descreve corretamente o aprendizado supervisionado em Machine Learning?
  • Aula em vídeo: Tipos de Problemas de Aprendizado Máquina - AULA #27 15m
  • Exercício: Em Machine Learning, quando o problema é considerado de classificação?
  • Aula em vídeo: Árvores de Decisão - AULA #28 12m
  • Exercício: No algoritmo CART, qual é o objetivo ao escolher uma divisão (split) em uma árvore de decisão para classificação?
  • Aula em vídeo: KNN - AULA #29 14m
  • Exercício: No algoritmo KNN, como um novo exemplo desconhecido é classificado (em classificação)?
  • Aula em vídeo: SVM - AULA#30 15m
  • Exercício: No SVM linear, qual é o critério para escolher o hiperplano separador?
  • Aula em vídeo: Clustering ou agrupamento - AULA #31 17m
  • Exercício: No algoritmo K-means, qual é a condição de parada mais comum do processo iterativo?
  • Aula em vídeo: Medidas de Avaliação de Performance - AULA #32 14m
  • Exercício: Em problemas com dados desbalanceados (ex.: detecção de fraude), por que a acurácia pode ser uma métrica enganosa?
  • Aula em vídeo: Conceitos de Redes Neurais Artificiais - AULA #33 22m
  • Exercício: No treinamento do Perceptron, qual expressão representa o erro (e) usado para atualizar os pesos?
  • Aula em vídeo: Arquiteturas e Treinamento de RNAs - AULA #34 19m
  • Exercício: Por que um perceptron simples não consegue resolver o problema XOR e como uma rede com múltiplos perceptrons supera essa limitação?
  • Aula em vídeo: Backpropagation - AULA #35 18m
  • Exercício: No treinamento de redes neurais multicamadas, qual é a principal função do backpropagation?
  • Aula em vídeo: Deep Learning - AULA #36 13m
  • Exercício: Qual critério diferencia Deep Learning de Machine Learning na abordagem mais adotada na aula?

Este curso gratuito inclui:

9 horas e 3 minutos de curso online em vídeo

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Exercícios para treinar seus conhecimentos

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