Fundamentos de aprendizagem de máquina

Neste curso você estudará:

• Aprendizagem supervisionada: aplicação do kNN;
• Aprendizagem supervisionada: aplicação da perceptron multicamadas;
• Aprendizagem supervisionada: redes neurais artificiais;
• Aprendizagem supervisionada: aplicação do algoritmo Naive Bayes;
• Resolução de problemas da descrição à predição: justificar escolhas;
• Aprendizagem supervisionada: técnica baseada em instâncias;
• Aprendizagem supervisionada: máquinas de vetor de suporte;
• Introdução à aprendizagem de máquina;
• Abordagens de aprendizagem de máquina e principais tarefas;
• Aprendizagem supervisionada: técnica Bayesiana;
• Aprendizagem não supervisionada: agrupamento;

Como funciona o curso?

Totalmente WEB. O aluno pode realizar as atividades no dia e horário que lhe for mais conveniente, por meio de seu computador e internet no período de duração curso. O curso é composto de Unidades de Aprendizagem, elaboradas por profissionais altamente especializados, contendo vídeo-aulas, infográficos, exercícios e livros (completos ou parciais) selecionados para o máximo aproveitamento possível.

Como funciona a avaliação?

A cada Unidade de Aprendizagem, você terá 5 questões de múltipla escolha referente ao conteúdo tratado nesta etapa. Ao final do curso, você deve somar um aproveitamento de ao menos 60% para ter acesso ao certificado. Mas não se preocupe, caso você não obtenha o aproveitamento mínimo, basta entrar em contato com nossa equipe de relacionamento para solicitar a reabertura de suas avaliações.