Visão Geral

Este curso foi desenvolvido para capacitar profissionais na utilização de Python como uma ferramenta essencial para o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial (IA). O curso explora os principais conceitos e técnicas de IA, incluindo aprendizado de máquina (machine learning), redes neurais e processamento de linguagem natural, com foco na aplicação prática dessas tecnologias usando bibliotecas populares como TensorFlow, Keras, scikit-learn e NLTK.

Objetivo

Após realizar o curso Python para Inteligência Artificial, você será capaz de:

• Compreender os conceitos básicos de IA e aprendizado de máquina.
• Implementar algoritmos de aprendizado de máquina com Python e bibliotecas especializadas.
• Criar e treinar modelos de redes neurais usando TensorFlow e Keras.
• Processar e analisar dados usando pandas e NumPy.
• Desenvolver soluções de IA para classificação, regressão e clustering.
• Aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em projetos reais.
• Utilizar técnicas de otimização para melhorar a performance de modelos de IA.

Publico Alvo

• Desenvolvedores e cientistas de dados que desejam se especializar em Inteligência Artificial.
• Engenheiros de software que desejam aprender a criar modelos preditivos.
• Profissionais de TI que buscam aplicar IA em seus negócios ou projetos.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python.
• Noções básicas de álgebra linear, cálculo e estatística.
• Familiaridade com o conceito de aprendizado de máquina será um diferencial, mas não é obrigatório.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Artificial Intelligence and Python

• What is Artificial Intelligence?
• Overview of AI applications and trends
• Setting up Python for AI development
• Overview of Python libraries for AI (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, Keras)

Module 2: Data Processing and Analysis with Python

• Understanding data structures for AI
• Data preprocessing techniques: cleaning, normalization, and transformation
• Data visualization with matplotlib and seaborn
• Exploratory Data Analysis (EDA)

Module 3: Machine Learning Fundamentals

• Introduction to machine learning: supervised and unsupervised learning
• Building machine learning models with scikit-learn
  • Linear regression
  • Decision trees
  • Support vector machines
• Model evaluation and validation techniques (cross-validation, confusion matrix, accuracy metrics)

Module 4: Neural Networks and Deep Learning

• Introduction to neural networks and deep learning
• Building neural networks with TensorFlow and Keras
  • Perceptrons, multilayer perceptrons, and backpropagation
• Training deep learning models: gradient descent, optimization, and loss functions
• Case study: Image classification with convolutional neural networks (CNNs)

Module 5: Natural Language Processing (NLP)

• Introduction to NLP and its applications
• Text processing with NLTK and spaCy
  • Tokenization, stemming, and lemmatization
  • Sentiment analysis and text classification
• Building NLP models using machine learning
• Case study: Sentiment analysis of social media data

Module 6: Reinforcement Learning

• Understanding the basics of reinforcement learning
• Key concepts: agents, environments, rewards, and policies
• Implementing reinforcement learning algorithms in Python
• Case study: Solving a game environment using reinforcement learning

Module 7: AI Model Optimization and Deployment

• Hyperparameter tuning and optimization
• Using GridSearchCV and RandomizedSearchCV for model optimization
• Exporting and deploying AI models for production environments
• Introduction to AI model deployment on cloud platforms (AWS, Google Cloud)

Module 8: Final Project - Developing an AI Solution

1. Defining the project scope and objectives
2. Data collection, preparation, and preprocessing
3. Model selection and training
4. Model evaluation and optimization
5. Deployment of the AI solution