Imagem do Curso gratuito Machine Learning do Básico ao Avançado: Regressão, SVM, Recomendação e Redes Neurais

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

Duração do curso online: 8 horas e 9 minutos

Novo

Curso gratuito de Machine Learning: regressão, SVM, recomendação e redes neurais, do básico ao avançado, com foco em prática e fundamentos.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

  • Fundamentos de Machine Learning
  • Regressão: do Linear ao Polinomial
  • Classificação com SVM e Kernels
  • Sistemas de Recomendação
  • Redes Neurais: MLP e CNNs

Descrição do curso

Aprenda Machine Learning do básico ao avançado em um curso online gratuito, pensado para quem quer entender como os principais algoritmos funcionam e como aplicá-los em problemas reais. A jornada começa com uma visão clara dos conceitos essenciais e evolui para práticas e intuições que ajudam a escolher modelos, interpretar resultados e evitar erros comuns no desenvolvimento de soluções com dados.

Ao longo do curso, você aprofunda fundamentos de aprendizado de máquina e explora técnicas de regressão, indo de abordagens lineares a modelos polinomiais, entendendo quando cada uma faz sentido. Em seguida, entra no universo da classificação com métodos baseados em kernel e SVM, compreendendo a lógica por trás das fronteiras de decisão e como ajustar o modelo para obter melhor desempenho.

Você também conhece sistemas de recomendação, entendendo estratégias como vizinhos mais próximos e filtragem colaborativa, muito usadas em produtos digitais para personalização. Para completar, o curso introduz redes neurais e avança até a teoria de redes convolucionais, conectando a base matemática à motivação por trás dessas arquiteturas. Ideal para estudantes e profissionais de tecnologia, programação e dados que buscam um caminho estruturado para consolidar e expandir conhecimentos em Inteligência Artificial.

Conteúdo do curso

  • Aula em vídeo: Aula 1 - Introdução ao Machine Learning 1h32m
  • Exercício: No aprendizado supervisionado, qual é a principal diferença entre regressão e classificação?
  • Aula em vídeo: Aula 02 - Aprofundando no Machine Learning 1h39m
  • Exercício: Qual é o principal efeito de aumentar o valor de bb (lambda) na funo objetiva com regularizao L2 em um classificador linear?
  • Aula em vídeo: Aula 3 - Explorando Regressão do Linear ao Polinômio 58m
  • Exercício: Na regressão linear, qual é o objetivo do modelo em relação aos dados?
  • Aula em vídeo: Aula 4 - Classificadores com Kernel e SVM na Prática 1h14m
  • Exercício: Qual é a principal vantagem de usar uma função kernel em SVM?
  • Aula em vídeo: Aula 5 - Sistemas de Recomendação: KNN e Collaborative Filtering 53m
  • Exercício: No contexto de recomendação com filtragem colaborativa por fatoração de matrizes, como a nota prevista de um usuário para um filme é obtida?
  • Aula em vídeo: Aula 6 - Introdução às Redes Neurais 55m
  • Exercício: Por que a função de ativação é essencial em uma rede neural do tipo MLP?
  • Aula em vídeo: Aula 7 - Teoria das Redes Convolucionais (CNNs) 54m
  • Exercício: Por que CNNs são mais adequadas do que redes totalmente conectadas para trabalhar com imagens?

Este curso gratuito inclui:

8 horas e 9 minutos de curso online em vídeo

Certificado digital de conclusão de curso ( Gratuito )

Exercícios para treinar seus conhecimentos

100% gratuito, do conteúdo ao certificado

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