Curso IA Introduction to Artificial Intelligence

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Curso IA Introduction to Artificial Intelligence

16 horas
Visão Geral

Curso IA Introduction to Artificial Intelligence,  Inteligência Artificial (IA) é um grupo de metodologias em que os algoritmos principais são implementados em estruturas de poder, como sistemas de lógica difusa, redes neurais artificiais, otimização de colônias, algoritmo genético, otimização de enxame de partículas, recozimento simulado e computação evolutiva. Isso é conseguido analisando como o cérebro humano funciona durante a resolução de problemas e usando esses resultados para desenvolver software e sistemas inteligentes. A IA é um campo que está crescendo e mudando ativa e continuamente. A participação neste curso de treinamento ajudará os indivíduos a aprimorar as habilidades necessárias para se tornarem profissionais de IA de sucesso. Este curso permitirá que os indivíduos dominem aplicações de IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural necessários para se destacar neste domínio e iniciar sua carreira em Inteligência Artificial.

Neste Curso IA Introduction to Artificial Intelligence de Introdução ao Treinamento em Inteligência Artificial de 16 horas, os participantes conhecerão várias funções, recursos e usos da Inteligência Artificial. Eles aprenderão sobre diferentes conceitos, como aprendizado de máquina em RNAs, redes neurais artificiais, Processamento de Linguagem Natural (PNL), tipos de agentes, terminologia dos agentes e muito mais. Eles compreenderão o papel crucial da Inteligência Artificial em vários campos, como saúde, negócios, educação, finanças, direito e manufatura. Os alunos participantes também aprenderão sobre os pontos fortes e as limitações da IA ​​baseada em aprendizado de máquina, métodos de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, não supervisionados e semissupervisionados, o que os ajudará a aprimorar suas habilidades de trabalho com IA.

Objetivo

Após realizare este Curso IA Introduction to Artificial Intelligence, os participantes estarão aptos a trabalhar com sistemas de lógica difusa e ferramentas de aprendizado de máquina. Eles podem automatizar a avaliação no setor educacional com a ajuda da Inteligência Artificial e fornecer suporte adicional aos alunos com tutores de IA. Eles também poderão usar a automação de IA em setores empresariais para tarefas repetíveis que normalmente são realizadas por humanos.

  • O que é Inteligência Artificial (IA)?
  • Áreas de aplicação de IA
  • Inteligência Artificial e áreas afins
  • Fundação da IA ​​– aprendizado de máquina
  • Conceito de racionalidade
  • Sistemas lógicos difusos
  • Visão geral da robótica
  • Processamento de Linguagem Natural (PNL)
Publico Alvo

O Curso IA Introduction to Artificial Intelligence é um curso abrangente projetado para equipar os participantes com o conhecimento e as habilidades básicas necessárias para compreender, adaptar e aproveitar as futuras tecnologias de IA. 

  • Desenvolvedores de software
  • Analistas de dados
  • Analistas de negócios
  • Profissionais de saúde
  • Profissionais de marketing
  • Cientistas de Dados
  • Analistas Financeiros
Materiais
Inglês/Português/Lab Prático
Conteúdo Programatico

What is Artificial Intelligence (AI)?

  1. Introduction to Artificial Intelligence
  2. Types of Artificial Intelligence
  3. Various Kinds of Technologies
  4. AI Approaches

Application Areas of AI

  1. AI in Healthcare
  2. AI in Education
  3. AI in Business
  4. AI in Finance
  5. AI in Law
  6. AI in Manufacturing
  7. Parents Disciplines of AI

Artificial Intelligence and Related Fields

  1. Logical AI
  2. Search
  3. Pattern Recognition
  4. Knowledge Representation
  5. Planning
  6. Epistemology
  7. Ontology

Foundation of AI – Machine Learning

  1. New Foundation
  2. Machine Learning
  3. Strengths and Limitations of Machine Learning Based AI
  4. Machine Learning Methods 
  5. Supervised Machine Learning Algorithms
  6. Unsupervised Machine Learning Algorithms
  7. Semi-Supervised Machine Learning Algorithms
  8. Reinforcement Machine Learning Algorithms

Agents and Environments

  1. Agents
  2. Agent Terminology
  3. Structure of Intelligent Agents
  4. Types of Agents
  5. Nature of Environments
  6. Properties of Environment

Concept of Rationality

  1. Rationality
  2. Rational Agents
  3. Perfect Rationality

Fuzzy Logic Systems

  1. About Fuzzy Logic
  2. Purpose of Fuzzy Logic
  3. Fuzzy Logic Systems Architecture (FLS)
  4. Application Areas of Fuzzy Logic
  5. Fuzzy Logic Systems Advantages

Overview of Robotics

  1. Machine Learning in ANNs
  2. Aspects of Robotics
  3. Robot Locomotion
  4. Components of a Robot
  5. Applications of Robotics

Natural Language Processing

  1. Introduction to NLP
  2. Components of NLP
  3. NLP Terminology
  4. Steps in Natural Language Processing

Neural Networks

  1. Artificial Neural Networks
  2. What is a Neural Network?
  3. Types of Artificial Neural Networks
  4. Working of Artificial Neural Networks
TENHO INTERESSE

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