Visão Geral

Este Curso AI and ML for Executives, oferece aos participantes uma introdução não técnica à IA e ML. Os participantes aprendem conceitos de ML, incluindo técnicas e usos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Este Curso AI and ML for Executives, explica as diferenças entre IA, ML e DL, juntamente com os padrões de uso. Os participantes expandem seu vocabulário de IA para compreender técnicas como classificação, clustering e regressão.

Objetivo

Após realizar este Curso AI and ML for Executives você será capaz de:

• Descrever técnicas e usos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada
• Compare IA versus ML versus DL
• Compreender técnicas como classificação, agrupamento e regressão
• Identificar quais tipos de técnicas devem ser aplicadas para um caso de uso específico
• Entenda as ofertas populares de máquinas, incluindo Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python e R.
• Entenda a relação entre Engenharia de Dados e Ciência de Dados
• Entenda o processo de Ciência de Dados
• Discuta casos de uso de aprendizado de máquina em diferentes domínios
• Identifique quando usar ou não o Machine Learning
• Entenda como formar uma equipe de ML de sucesso
• Entenda o uso de ferramentas por meio de uma demonstração de ML e laboratórios práticos

Pre-Requisitos

• Os participantes deverão ter conhecimentos básicos de programação.

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Course Introduction
2. History and Background of AI and ML
3. Compare AI vs ML vs DL
4. Supervised and Unsupervised Learning Techniques and Usages
5. Machine Learning Patterns
6. Classification
7. Clustering
8. Regression
9. Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies
10. Machine Learning Offerings in Industry
11. Machine Learning Use Cases in Different Domains
12. The Data Science Process to Apply to ML Use Cases
13. Identify the Different Roles Needed for a Successful ML Project
14. References and Next Steps
15. Structured Activity/Exercises/Case Studies:
16. Create an account for Microsoft Azure Machine Learning Studio
17. ML using Azure ML Studio
18. Demo of ML using Scikit-learn