Machine Learning

Domine os fundamentos do Python neste curso prático, projetado para iniciantes. Aprenda conceitos essenciais como tipos de dados, estruturas de controle, funções, módulos e estruturas de dados através de laboratórios interativos e desafios práticos. Perfeito para quem está começando sua jornada na programação Python.

Aprendizado supervisionado. Se você está ouvindo ou lendo este termo pela primeira vez, pode ser completamente obscuro o que significa. Não se preocupe. Neste laboratório, você obterá uma compreensão abrangente do aprendizado supervisionado; e, no próximo capítulo do experimento, você aprenderá a usar o aprendizado supervisionado para completar a previsão de dados.

Neste curso, continuaremos a aprender outra aplicação importante no aprendizado supervisionado - a resolução de problemas de classificação. Nas lições a seguir, você será exposto a: regressão logística, algoritmo K-vizinhos mais próximos, Naive Bayes, máquina de vetores de suporte, perceptron e rede neural artificial, árvore de decisão e floresta aleatória, e métodos de bagging e boosting. O curso começará com o princípio de cada um desses métodos. Espera-se que você entenda completamente a implementação.

Neste curso, você entenderá completamente a aprendizagem não supervisionada e aprenderá a usar a aprendizagem não supervisionada para realizar clustering de dados.

Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de deep learning, incluindo os princípios fundamentais das redes neurais, os princípios básicos do TensorFlow, Keras e PyTorch, e os princípios básicos de regressão linear, regressão logística e redes neurais multicamadas. Você também aprenderá como usar TensorFlow, Keras e PyTorch para construir um modelo de regressão linear, um modelo de regressão logística e um modelo de rede neural multicamadas.

Este curso abrangente aborda os conceitos fundamentais e técnicas práticas do Scikit-learn, a biblioteca essencial de aprendizado de máquina em Python. Aprenda a construir, treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina usando diversos algoritmos e técnicas de pré-processamento.

Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos e a sintaxe do TensorFlow 2, e como usar o TensorFlow 2 para implementar algoritmos de deep learning.

Neste curso, você aprenderá os fundamentos do OpenCV. Você aprenderá a ler, escrever e exibir imagens e vídeos. Também aprenderá a desenhar diferentes formas em imagens e vídeos.