|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/inteligencia-artificial-machine-learning-guia-completo/
课程评论：没有评论
课程名称：人工智能与机器学习：全面指南 课程概述：当前，人工智能（AI）和机器学习（ML）正被视为信息技术领域中最重要的工作领域，利用智能算法构建模拟人类能力的软件和硬件。机器学习的就业市场在全球范围内快速增长，预计这一领域的专业人才将越来越需要，甚至有研究指出，掌握这一领域的知识将很快成为信息技术专业人士的基本要求。 本课程提供理论和实践相结合的学习体验，涵盖从基本概念到现代先进技术的全面内容，旨在让学员掌握构建可以应用于企业日常问题的人工智能解决方案所需的所有工具。 课程内容分为九个部分，包括：搜索算法、优化算法、模糊逻辑、机器学习、神经网络（深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、多智能体系统以及人工智能的其他领域，如专家系统、通用问题求解器、贝叶斯网络和基于案例的推理。 学员将学习每个主题的基本理论，并逐步实施实际示例。以下是将开发的一些项目/主题： - 在城市地图中寻找最佳路线（贪心搜索和A*搜索） - 在团体购票场景中选择最便宜的机票，以及产品装载最大化的优化算法 - 餐厅小费预测（模糊逻辑） - 使用朴素贝叶斯、决策树、规则、k-NN、逻辑回归和神经网络进行分类 - 基于线性回归的房价预测 - 使用k-means算法对银行数据进行聚类 - 使用Apriori算法生成关联规则 - 数据预处理、降维和异常检测 - 使用时间序列预测股票价格 - 新冠疫情数据库的数据可视化与探索 - 构建用于乘客运输的出租车控制代理 - 使用卷积神经网络对猫狗图像进行分类 - 利用卷积神经网络分类《辛普森一家》中霍默和巴特的图像 - 自然语言处理中的词性标注、词干提取和命名实体提取 - 创建葡萄牙语情感分类器 - 图像中的人脸检测和识别 - 视频中的目标跟踪 - 使用FIPA-REQUEST协议的多智能体系统的模拟 每种问题的解决方案需采用不同的技术，通过学习本课程，您将掌握在多种场景中应使用的技术。 本课程将使用Python编程语言和图形工具Orange进行授课。如果您不熟悉Python，课程末尾将提供超过5小时的基础视频教学，帮助您入门。这是首次接触人工智能的理想课程，您将全面学习理论和实践中所需的所有主题；如果您在该领域已经有一定基础，可以将此课程作为参考，学习新领域并复习相关概念。
Atualmente, a área de Inteligência Artificial e Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) estão sendo considerados os campos de trabalho mais relevantes da Tecnologia da Informação, sendo responsáveis pela utilização de algoritmos inteligentes para a construção de software e hardware que simulem a capacidade humana. O mercado de trabalho de Machine Learning em várias partes do mundo está em grande ascensão e a tendência é que este tipo de profissional seja cada vez mais requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Inteligência Artificial! Este curso é considerado um guia completo pelo fato de apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de Inteligência Artificial que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! O conteúdo está dividido em nove partes: algoritmos de busca, algoritmos de otimização, lógica difusa (fuzzy), machine learning, redes neurais (deep learning), processamento de linguagem natural, visão computacional, sistemas multiagente e também outras áreas de IA, como sistemas especialistas, GPS (general problem solver), redes bayesianas e raciocínio baseado em casos! Você aprenderá a teoria básica sobre cada um desses assuntos, bem como implementará exemplos práticos passo a passo. Veja abaixo alguns dos projetos/tópicos que serão desenvolvidos:Busca de rotas com melhores caminhos em mapas de cidades (busca gulosa e busca A*)Escolha das passagens áreas mais baratas, em um cenário de compra de passagens em grupo e maximização de lucros no carregamento de produtos - algoritmos de otimização: hill climb (subida da encosta), simulated annealing (têmpera simulada) e algoritmo genéticoPrevisão do valor que você daria de gorjeta em um restaurante (lógica fuzzy)Classificação utilizando os algoritmos naïve bayes, árvore de decisão, regras, k-NN, regressão logística e redes neuraisPrevisão do preço de casas utilizando regressão linearAgrupamento de dados bancários utilizando o algoritmo k-meansGeração de regras de associação com o algoritmo aprioriPré-processamento, redução de dimensionalidade e detecção de outliers em bases de dadosPrevisão do preço de ações com séries temporaisVisualização e exploração de dados na base de dados da doença COVID-19Construção de um agente para controlar um táxi para transporte de passageiros com aprendizagem por reforçoClassificação de imagens de gatos e cachorros com redes neurais convolucionaisClassificação das imagens do Homer e Bart, do desenho dos Simpsons também utilizando redes neurais convolucionaisMarcação POS (part-of-speech), lematização, stemização, nuvem de palavras (wordcloud) e extração de entidades nomeadas utilizando técnicas de processamento de linguagem naturalCriação de um classificador de sentimentos em PortuguêsDetecção de faces e reconhecimento facial em imagensRastreamento de objetos de vídeosSimulação de um sistema multiagente para comunicação entre agentes utilizando o protocolo FIPA-REQUESTCada tipo de problema requer técnicas diferentes para sua solução, portanto, conhecendo todas as áreas de IA você saberá que técnicas utilizar nos mais variados tipos de cenários!Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python e também a ferramenta gráfica Orange! Caso você não conheça Python, no final do curso você tem acesso a mais de 5 horas de vídeo com exercícios com o básico sobre essa linguagem de programação! Este é o curso ideal caso seja seu primeiro contato com Inteligência Artificial, pois você aprenderá na teoria e na prática todos os tópicos necessários! Caso você seja de nível mais avançado nessa área, pode utilizar esse curso como uma referência e para aprender novas área e revisar os conceitos
