Visão Geral

A Inteligência Artificial tem sido bem-sucedida em trazer a revolução em todas as indústrias. Tornou-se onipresente e está contribuindo muito para a mudança. A ideia de incorporar a inteligência humana às máquinas despertou a curiosidade por mais experimentos. Hoje a IA é reconhecida como um ramo da ciência da computação e está sendo amplamente utilizada em áreas como Negócios, Medicina, Educação, Atendimento ao Cliente etc. Além da tecnologia, a IA agora é apontada como uma saída, para lidar com complexidades.

O que é um Curso de Engenheiro de Inteligência Artificial?

O curso de Engenheiro Artificial oferece o conhecimento e as habilidades necessárias para se tornar um Engenheiro de IA bem-sucedido. Precisamente, o curso fala sobre as maneiras de encontrar uma solução para problemas complexos, empregando métodos de aprendizado profundo, aprendizado de máquina, visão computacional e PNL

Objetivo

O curso de Engenheiro de Inteligência Artificial ajuda a obter uma melhor compreensão de Estatística para Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Programação como Python e Fluxo Tensor.

Quais são as vantagens de aprender o Curso de Inteligência Artificial para Engenheiros?

A Inteligência Artificial ganhou importância em todos os setores e é fundamental para trazer mudanças. Médico, bancário e financeiro, manufatura, varejo, hotelaria, todos os setores da economia usam IA. Isso pode ser atribuído à capacidade de resolução de problemas na IA. Prosseguindo o curso de Inteligência Artificial para Engenheiros

Publico Alvo

• Graduados/Caloiros que desejam fazer carreira em Inteligência Artificial.
• Profissionais da área de analytics, que desejam mudar de carreira para IA.
• Analistas Sênior e Líderes de Equipe.

Pre-Requisitos

• Conhecimento de ferramentas e técnicas estatísticas básicas.
• Noções básicas de linguagens de programação, como Python
• Habilidades para resolver problemas.
• mente curiosa

Materiais

Conteúdo Programatico

Artificial Intelligence Foundation

1. Introduction To Artificial Intelligence (AI)
2. AI Data Strategy
3. AI Ethics
4. Issues And Concerns
5. AI Challenges
6. Use Cases And Adoption

Machine Learning

1. Data Science And ML Introduction
2. Mathematics For ML
3. Learning Methods
4. Popular ML Algorithms
5. Building Classification Models
6. Building Regression Models
7. Beyond Machine Learning

Tensorflow 2.X Platform

1. Tensorflow Introduction
2. Tensorflow Basic Concepts
3. Installation And Basic Operations In Tf 2.X,Tf 2.0 Eager
4. Mode, Tensorflow 2.X - Keras

Core Learning Algorithms

1. Core Learning Algorithms Introduction
2. Regression With Tensorflow
3. Classification With Tensorflow

Neural Networks

1. Structure Of Neural Networks,
2. Neural Network - Core Concepts
3. Feed Forward Algorithm
4. Backpropagation
5. Building Neural Network From Scratch Using Numpy

Implementing Deep Neural Networks

1. Introduction To Neural Networks With Tf2.X
2. Simple Deep Learning Model In Keras (Tf2.X)
3. Building Neural Network Model In Tf 2.0 For Mnist Dataset

Deep Computer Vision - Convolutional Neural Networks

1. Convolutional Neural Networks (Cnns) Introduction
2. Cnns With Keras
3. Transfer Learning In Cnn
4. Style Transfer, Flowers Dataset With Tf2.X
5. Examining X-Ray With Cnn Model

Recurrent Neural Network

1. Rnn Introduction
2. Sequences With Rnns
3. Long Short-Term Memory Networks (Lstm Rnns) And Gru
4. Examples Of Rnn Applications

Natural Language Processing

1. Natural Language Processing Introduction,
2. NLP With Rnns
3. Creating Model
4. Transformers And Bert
5. State Of Art Nlp And Projects

Reinforcement Learning

1. Markov Decision Process
2. Fundamental Equations In R,
3. Model Based Method
4. Dynamic Programming Model Free Methods

Deep Reinforcement Learning

1. Architectures Of Deep Q Learning
2. Deep Q Learning
3. Policy Gradient Methods

Generative Adversarial Network (Gan)

1. Gan Introduction
2. Core Concepts Of Gan
3. Building Gan Model With Tensorflow 2.X
4. Gan Applications

Deploying Deep Learning Models In The Cloud (Aws)

1. Amazon Web Services (Aws)
2. Deploying Deep Learning Models Using Aws Sagemaker