Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Não Aborda: ANÁLISE DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: Principais técnicas de pré-processamento de dados estruturados e não estruturados; Técnicas e tarefas de mineração de dados; Classificação; Regras de associação; Análise de agrupamentos (clusterização); Detecção de anomalias; Dados abertos; Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados; Processos de ETL; Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV; Conceitos de modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados; Conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN): semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas; Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Conceitos de IA Generativa.
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