Curso online gratuitoIntrodução à Machine Learning

Descrição do curso

Machine Learning é uma das habilidades mais valorizadas em Tecnologia, Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Neste curso online gratuito de Introdução à Machine Learning, você constrói uma base sólida para entender como modelos aprendem a partir de dados, como medir desempenho e como evitar erros comuns que comprometem previsões e decisões. A proposta é transformar curiosidade em repertório prático: você aprende o “porquê” por trás das técnicas e também como aplicá-las com segurança.

Ao longo das aulas, você evolui dos conceitos essenciais até os principais algoritmos usados em problemas reais, entendendo quando faz sentido escolher um modelo de regressão, quando partir para classificação e como interpretar resultados. Você vai conectar teoria e prática com temas como generalização, seleção de modelos, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros, desenvolvendo visão crítica para não cair em armadilhas como overfitting, escolhas de métricas inadequadas ou avaliações otimistas demais.

O curso também aborda etapas indispensáveis para qualquer projeto de dados: tratamento, análise exploratória e visualização para apoiar decisões antes de treinar modelos. Você compreende como regularização ajuda a controlar complexidade, por que métricas e curvas como ROC e AUC são importantes em classificação e como algoritmos clássicos (KNN, SVM, Naive Bayes, árvores e florestas) se comportam diante de diferentes tipos de problema.

Para ampliar sua autonomia, há uma trilha prática com Julia, explorando bibliotecas voltadas a modelagem e aprendizado de máquina, além de técnicas como codificação de variáveis e formas consistentes de comparar alternativas. Você ainda entra em tópicos centrais do aprendizado moderno, como redes neurais, gradiente estocástico e mini-batch, construindo a ponte entre métodos tradicionais e abordagens mais atuais.

No final, você terá um panorama completo para iniciar projetos em IA e Ciência de Dados: formular um problema, preparar dados, selecionar algoritmos, validar corretamente, ajustar hiperparâmetros e interpretar resultados com confiança. Os exercícios ao longo do caminho ajudam a fixar a aprendizagem e a consolidar uma base pronta para avançar para especializações e aplicações profissionais.