Curso online gratuitoMachine Learning do Básico ao Avançado: Regressão, SVM, Recomendação e Redes Neurais

Descrição do curso

Quer evoluir de iniciante a alguém capaz de escolher e aplicar modelos de Machine Learning com segurança? Este curso online gratuito foi pensado para construir uma base sólida e, ao mesmo tempo, avançar para técnicas amplamente usadas em projetos reais de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Você vai entender o que está por trás dos principais métodos, quando usar cada abordagem e como avaliar se um modelo está realmente aprendendo — não apenas “acertando por sorte”.

Ao longo das aulas, a jornada começa pelos conceitos fundamentais e pelo raciocínio que separa problemas de regressão e de classificação. Em seguida, você aprofunda a forma como modelos lidam com dados e generalização, incluindo o papel da regularização na redução de overfitting e na busca por soluções mais estáveis. A progressão é natural: você avança do comportamento da regressão linear até alternativas mais flexíveis, como modelos polinomiais, interpretando objetivos, limitações e impactos práticos.

Depois, o curso entra no universo dos classificadores com kernel e SVM, destacando como funções kernel ajudam a resolver padrões não lineares sem tornar o modelo impraticável. A partir daí, você explora sistemas de recomendação, conectando intuição e implementação: desde abordagens baseadas em vizinhança até filtragem colaborativa com fatoração de matrizes, entendendo como previsões de preferências podem ser estimadas com base em comportamentos similares.

Na reta final, você passa por redes neurais, compreendendo por que funções de ativação são essenciais para introduzir não linearidade e permitir que uma MLP aprenda relações complexas. O conteúdo avança para a teoria das redes convolucionais, esclarecendo por que CNNs se tornaram padrão para visão computacional ao capturar padrões locais e explorar a estrutura espacial das imagens de forma eficiente.

Além das videoaulas, o curso traz exercícios objetivos para fixar conceitos e testar sua compreensão em pontos-chave, fortalecendo a capacidade de tomar decisões técnicas em projetos. Ao concluir, você estará mais preparado para estudar temas avançados com autonomia, construir protótipos com mais confiança e se posicionar melhor em oportunidades envolvendo dados, IA e desenvolvimento de soluções inteligentes.