Um curso de formação intensivo de desenvolvimento profissional sobre
Profissional de Inteligência Artificial Certificado™ (CAIP)
Porquê escolher este curso de formação?
A inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (ML) tornaram-se partes essenciais do conjunto de ferramentas de muitas organizações. Quando usadas de forma eficaz, essas ferramentas fornecem insights acionáveis que orientam decisões críticas e permitem que as organizações criem produtos e serviços interessantes, novos e inovadores. Este curso de formação mostra-lhe como aplicar várias abordagens e algoritmos para resolver problemas de negócios através de IA e ML, ao mesmo tempo que segue um fluxo de trabalho metódico para o desenvolvimento de soluções baseadas em dados.
Para garantir o seu sucesso neste curso, é obrigatório cumprir pré-requisitos específicos. Os pré-requisitos do programa podem ser acedidos e visualizados visitando o seguinte ficheiro com hiperligação: Pré-requisitos do CAIPe Planos de exame CertNexus.
Quais são os objectivos?
No final deste curso de formação, desenvolverá soluções de IA para problemas empresariais. Você irá:
- Resolver um determinado problema comercial utilizando a IA e o ML.
- Preparar dados para utilização na aprendizagem automática.
- Treinar, avaliar e afinar um modelo de aprendizagem automática.
- Construir modelos de regressão linear.
- Construir modelos de previsão.
- Construir modelos de classificação utilizando regressão logística e k -nearest neighbor.
- Criar modelos de agrupamento.
- Criar modelos de classificação e regressão utilizando árvores de decisão e florestas aleatórias.
- Criar modelos de classificação e regressão utilizando máquinas de vetor de suporte (SVMs).
- Criar redes neurais artificiais para aprendizagem profunda.
- Colocar modelos de aprendizagem automática em funcionamento utilizando processos automatizados.
- Manter pipelines e modelos de aprendizagem automática enquanto estão em produção.
A quem se destina este curso de formação?
As competências abordadas neste curso de formação convergem em quatro áreas - desenvolvimento de software, operações de TI, matemática e estatística aplicadas e análise de negócios. Os participantes-alvo deste curso devem procurar desenvolver os seus conhecimentos sobre o processo de ciência de dados para que possam aplicar sistemas de IA, particularmente modelos de aprendizagem de máquina, a problemas de negócios.
Assim, o participante-alvo é provavelmente um profissional da ciência dos dados, um programador de software ou um analista de negócios que procura expandir os seus conhecimentos sobre algoritmos de aprendizagem automática e sobre a forma como estes podem ajudar a criar produtos inteligentes para a tomada de decisões que tragam valor para a empresa.
Um participante típico deste curso deve ter vários anos de experiência com a tecnologia informática, incluindo alguma aptidão para a programação de computadores.
Este curso de formação também foi concebido para ajudar os participantes a prepararem-se para a certificação CertNexus® Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner (Exame AIP-210).
O conteúdo do curso
Primeiro dia
Resolver problemas empresariais utilizando a IA e o ML
- Identificar soluções de IA e ML para problemas empresariais
- Formular um problema de aprendizagem automática
- Abordagens seleccionadas para a aprendizagem automática
Preparação de dados
- Recolher dados
- Transformar dados
- Características do engenheiro
- Trabalhar com dados não estruturados
Segundo dia
Treinar, avaliar e ajustar um modelo de aprendizagem automática
- Treinar um modelo de aprendizagem automática
- Avaliar e afinar um modelo de aprendizagem automática
Criação de modelos de regressão linear
- Construir modelos de regressão usando álgebra linear
- Criar modelos de regressão linear regularizada
- Criar modelos de regressão linear iterativos
Criação de modelos de previsão
- Construir modelos de séries temporais univariadas
- Criar modelos de séries temporais multivariadas
Terceiro dia
Criação de modelos de classificação utilizando regressão logística e k-Nearest Neighbor
- Treinar modelos de classificação binária usando regressão logística
- Treinar modelos de classificação binária usando k-Nearest Neighbor
- Treinar modelos de classificação multi-classe
- Avaliar modelos de classificação
- Afinar modelos de classificação
Criação de modelos de agrupamento
- Criar modelos de k-Means Clustering
- Criar modelos de agrupamento hierárquico
Criar árvores de decisão e florestas aleatórias
- Criar modelos de árvore de decisão
- Criar modelos de floresta aleatória
Quarto dia
Construção de máquinas de vetor de suporte
- Criar modelos SVM para classificação
- Criar modelos SVM para regressão
Criação de redes neurais artificiais
- Construir Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP)
- Criar redes neurais convolucionais (CNN)
- Criar Redes Neuronais Recorrentes (RNN)
Quinto dia
Operacionalização de modelos de aprendizagem automática
- Implementar modelos de aprendizagem automática
- Automatizar o processo de aprendizagem automática com MLOps
- Integrar modelos em sistemas de aprendizagem automática
Manutenção de operações de aprendizagem automática
- Pipelines seguros de aprendizagem automática
- Atualizar modelos em produção
O certificado
- Certificado de conclusão AZTech para os delegados que frequentam e concluem o curso de formação
- O certificado CertNexus será emitido para os delegados que passarem com sucesso no exame AIP-210
Em parceria com
Acreditação
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