Fundamentos da Inteligência Artificial e Machine Learning
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Curso de IA com Certificado: Entenda os Fundamentos da Inteligência Artificial e do Machine Learning
O avanço da tecnologia tem transformado radicalmente o mundo em que vivemos, e a Inteligência Artificial (IA) está no centro dessa revolução. Presente em aplicativos, assistentes virtuais, sistemas de recomendação e diagnósticos médicos, a IA deixou de ser um conceito futurista para se tornar parte do nosso cotidiano. Pensando em preparar profissionais para essa nova realidade, criamos um curso de IA com certificado, totalmente gratuito e com carga horária de 15 horas, ideal para quem deseja dar os primeiros passos nessa área promissora.
Com uma linguagem acessível e abordagem didática, o curso aborda desde os princípios da inteligência artificial até seus impactos sociais, passando por conceitos fundamentais de machine learning, algoritmos, aplicações práticas e tendências para o futuro. Tudo isso com a possibilidade de obter um certificado válido em todo o território nacional, ideal para enriquecer seu currículo e se destacar em processos seletivos.
O que você irá aprender:
✏️Os conceitos básicos e a evolução da inteligência artificial;
✏️Diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning;
✏️Tipos de aprendizado de máquina e principais algoritmos;
✏️Aplicações reais da IA em diversos setores;
✏️Princípios éticos, desafios e impactos da IA na sociedade;
✏️Tendências e inovações no campo da IA e automação;
✏️Como se preparar para as transformações futuras do mercado.
Público-alvo:
🎯Estudantes de tecnologia, ciência da computação e áreas afins;
🎯Profissionais em transição de carreira para o setor de tecnologia;
🎯Pessoas interessadas em inovação, automação e futuro do trabalho;
🎯Educadores e multiplicadores de conhecimento digital;
🎯Desenvolvedores e analistas iniciantes em ciência de dados;
🎯Curiosos que desejam entender como a IA afeta seu dia a dia.
Mercado de trabalho e faixa salarial:
O mercado de trabalho voltado à Inteligência Artificial está em plena expansão, com crescente demanda por profissionais qualificados em áreas como ciência de dados, análise preditiva, desenvolvimento de algoritmos e automação inteligente. Empresas de tecnologia, bancos, indústrias, startups e até o setor público buscam especialistas capazes de lidar com grandes volumes de dados e tomar decisões automatizadas.
Segundo dados recentes do setor de tecnologia, profissionais iniciantes em IA podem ter salários entre R$ 4.000,00 e R$ 7.000,00, enquanto especialistas e cientistas de dados experientes podem ultrapassar os R$ 15.000,00 mensais, dependendo da função e da região. Investir em capacitação nesta área é uma escolha estratégica para o presente e o futuro profissional.
Conteúdo Programático:
Módulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial?
História e evolução da IA: dos primórdios aos dias atuais
Diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning
Aplicações da IA no cotidiano
Módulo 2: Fundamentos de Machine Learning
O que é Machine Learning? Como funciona?
Tipos de aprendizado
Principais algoritmos de Machine Learning
Dados e sua importância
Módulo 3: Principais Algoritmos e Modelos
Regressão Linear e Logística
Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias
Redes Neurais Artificiais e Deep Learning
Algoritmos de Clustering (K-Means, DBSCAN)
Módulo 4: IA na Prática – Aplicações Reais
Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Chatbots
Visão Computacional
Sistemas de Recomendação
Módulo 5: Ética, Desafios e Impacto da IA
Viés algorítmico e ética na IA
Impacto da IA no mercado de trabalho
Privacidade e segurança de dados
Regulamentações e desafios futuros
Módulo 6: Futuro da Inteligência Artificial
Tendências e avanços recentes em IA e Machine Learning
IA generativa e aplicações inovadoras
O papel da IA na automação e na sociedade
Como se preparar para o futuro da IA?
Encerramento e Conclusões Finais
Tenha uma boa aula!
Perguntas frequentes
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Definição de Inteligência Artificial
Conceitos Fundamentais da Inteligência Artificial
História e Evolução da IA
Diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
O que é Machine Learning?
Tipos de Aprendizado em Machine Learning
Principais Algoritmos de Machine Learning
Dados
Regressão Linear e Regressão Logística
Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias
Redes Neurais Artificiais e Deep Learning
Algoritmos de Clustering
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
Processamento de Linguagem Natural e Chatbots
Reconhecimento de Imagens e Vídeos
Sistemas de Recomendação
Viés Algorítmico e Ética
Impacto da Inteligência Artificial
Regulamentações e Desafios Futuros
Tendências e Avanços Recentes
IA Generativa e Aplicações Inovadoras
O Papel da IA na Sociedade
Como se preparar para o futuro da IA?
Agradecimento e Conclusões Finais
