Curso de Machine Learning

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? Ideal para quem quer entrar no mundo da inovação. Você vai aprender sobre os tipos de aprendizagem, a regressão logística, a linguagem natural, algoritmos, árvores de decisão, e muito mais. Se você se interessou por esse, vai gostar também do Curso de Introdução ao PHP,, HTML e CSS Essencial, e Design Digital,.

Sobre a carga horária:
O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.

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Ao término do curso online, você pode emitir gratuitamente o nosso certificado digital com número de autenticidade. Nosso certificado especial possui selo e tarja de segurança anti-falsificação, além de um número intransferível que pode ser consultado online.

 

Saiba ainda: O certificado é reconhecido pelo MEC?

 

Os Cursos Livres, que após a Lei nº 9.394 – Diretrizes e Bases da Educação Nacional passaram a integrar a Educação Profissional, como Educação Profissional de Nível Básico, caracterizam-se pela modalidade de educação não-formal de duração variável, destinada a proporcionar ao trabalhador conhecimentos que lhe permitam profissionalizar-se, qualificar-se e atualizar-se para o trabalho.

Cursos livres não se classificam como cursos de ensino médio, graduação ou pós-graduação, que são cursos fiscalizados pelo MEC. Nossos cursos são cursos livres, são cursos de atualização e qualificação.


Fonte: Secretaria de Educação de São Paulo


CARGA HORÁRIA (Regulamento)

Os cursos de carga horária de 80 horas (premium) possuem uma política específica:

A carga horária prevista é de 80 horas de estudo.

Se o aluno concluir o curso em menos de 5 dias, a carga horária será reduzida para 10 horas, conforme previsto nos termos do contrato e termos de uso.

Essa redução automática ajuda quem deseja finalizar o curso mais rápido e aproveitar o conteúdo de forma intensiva.

Nos cursos que oferecem certificado, este não poderá ser emitido caso o aproveitamento esteja inferior a 70%.

Caso o aluno termine o curso em menos de 5 dias, sua carga horária será reduzida para 10 horas de estudo independente do plano escolhido.

 

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Tópicos do Curso:
  • Machine Learning no mundo
  • O que é aprendizagem?
  • Processo de aprendizagem
  • Aprendizagem supervisionada
  • Aprendizagem não supervisionada
  • Aprendizagem por reforço
  • Aprendizagem de classificação
  • Aprendizagem de regressão
  • Aprendizagem de clusterização
  • Como selecionar o algoritmo?
  • O que é um modelo preditivo?
  • Principais métodos de aprendizagem
  • O que é regressão logística?
  • Como funciona a regressão logística?
  • Regressão logística com o RStudio
  • Conhecendo o algoritmo KNN
  • Como funciona o KNN?
  • Construindo o modelo do KNN em RStudio
  • Conhecendo o Naives Bayes
  • Naives Bayes e seu funcionamento
  • Aplicando o Naives Bayes no RStudio
  • Algoritmo da árvore de decisão
  • Funcionamento da árvore de decisão
  • Construindo árvore de decisão no RStudio
  • Conhecendo o Random Forest
  • Funcionamento do Random Forest
  • Random Forest na linguagem R
  • Conhecendo o algoritmo SVM
  • Como funciona o algoritmo SVM?
  • Construindo o modelo SVM com R
  • Conhecendo a linguagem natural
  • Como funciona a linguagem natural?
  • Modelo de linguagem natural
  • Conhecendo redes neurais
  • Entendendo as redes neurais
  • Aplicando redes neurais com R
  • O que é Deep Learning?
  • Como funciona o Deep Learning?
  • Construindo o modelo Deep Learning
Legendas: pt | en | es | fr | zh
Período de acesso: 30 dias (Para todos os cursos do Catálogo Cursato) - exceto Cursos de Parceiros
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Professor: Douglas Mendes Mariano

Carga horária: 80 horas

Avaliação: 4/5

Foto do professor

Douglas Mendes Mariano é especialista em Ciências de Dados e Redes de Computadores, bem como tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Além disso, Douglas carrega em sua bagagem profissional a experiência de ser coordenador e docente na área de Informática.

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