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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/inteligencia-artificial-primeiros-passos/
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课程名称：人工智能-入门基础 课程概述：本课程旨在为所有希望开始学习人工智能领域的学员提供基础知识。您将学习人工智能的定义、发展阶段及其应用，深入了解机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）、计算机视觉、语音识别、自然语言处理（NLP）及机器人技术。课程还将探讨这项技术对世界、就业及未来的发展前景的影响。 您将理解人工智能与机器学习和深度学习之间的关系，学习监督学习、无监督学习和强化学习的概念。同时，您将了解决定选择哪种机器学习类型的因素，以及人工智能算法，包括分类算法和回归算法。课程内容还涵盖决策树算法、朴素贝叶斯、K均值、人工神经网络和卷积神经网络，学习人工神经网络和深度神经网络之间的区别。 课程结束时，您将能够描述机器学习的工作流程，包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型训练、评估、调整、部署、监控及模型更新。您还将理解评估分类模型质量的性能指标的重要性，并了解主要的性能评估指标，如混淆矩阵、召回率、精确率、特异性、F1分数等。 “人工智能”这一术语首次由美国数学家约翰·麦卡锡于1956年在达特茅斯学院的著名会议上提出，自那时以来，该技术不断发展，随着处理能力的提升和更复杂的算法的出现，其增长速度惊人。人工智能技术已经在商业和人们的生活中产生了深远的影响，您需要理解这一正在改变社会的革命。
Este curso é destinado a todo aquele que está iniciando seu aprendizado neste campo que só faz evoluir. Você vai aprender o significado de inteligência artificial, seus estágios, suas aplicações. Vai entender o que é Machine Learning e Deep Learning, visão computacional, reconhecimento de voz, Processamento de Linguagem Natural (PLN), robótica. O impacto dessa tecnologia no mundo, no emprego e suas perspectivas. Vai entender a relação entre Inteligência Artificial, Machine Learning (Aprendizado de Máquina- ML) e Deep Learning (Aprendizado Profundo-DL).O que é aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. Vai aprender o que determina a escolha do tipo de ML, vai aprender sobre os algoritmos de Inteligência Artificial como: algoritmos de classificação e de regressão. Vai aprender sobre o algoritmo árvore de decisão, Naive Bayes, K-means, redes neurais artificiais e redes neurais Convolucionais, a diferença entre redes neurais artificiais e redes neurais profundas. Ao final deste curso você será capaz de descrever as etapas do fluxo de trabalho de Machine Learning como a definição do problema a ser resolvido, coleta de dados, pré processamento de dados, seleção de características, treinamento, avaliação do modelo, ajuste, implantação, monitoramento e atualização do modelo. Vai entender a necessidade das métricas de desempenho para avaliar a qualidade do modelo de classificação. Conhecer e listar as principais métricas de avaliação de desempenho tais como: matriz de confusão, recall, precisão, especificidade, pontuação F1 ou F1 score.O termo "Inteligência Artificial" foi cunhado pela primeira vez em 1956 por Jhon McCarthy matemático americano na famosa conferência de Dartmouth College, desde então essa tecnologia só evoluiu e com o aumento do poder de processamento e o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados, esse crescimento é avassalador.Essa tecnologia tem impactado tanto nos negócios como na vida das pessoas. Você precisa entender, basicamente, o que é essa revolução que vai mudar, aliás já está mudando, a vida da sociedade.
