Especialização em Aprendizado de Máquina - Descrição Detalhada do Projeto

Visão Geral do Projeto

A Especialização em Aprendizado de Máquina é um programa de cursos online introdutórios criado em parceria pela DeepLearning.AI e Stanford Online. Este programa amigável para iniciantes ensinará os fundamentos do aprendizado de máquina e como usar essas técnicas para construir aplicações de IA do mundo real.

Informações sobre o Instrutor

Esta especialização é ministrada pelo Professor Andrew Ng, um visionário da IA que liderou pesquisas cruciais na Universidade de Stanford e realizou trabalhos pioneiros no Google Brain, Baidu e Landing.AI, avançando o campo da IA.

Andrew Ng é o fundador da DeepLearning.AI, sócio geral da AI Fund, cofundador e presidente do conselho da Coursera e professor adjunto na Universidade de Stanford.

Histórico e Reputação do Curso

Esta especialização de 3 cursos é uma versão atualizada do curso pioneiro de Aprendizado de Máquina de Andrew, que obteve uma classificação de 4,9/5 e teve mais de 4,8 milhões de alunos desde seu lançamento em 2012.

Em 2020, três dos cursos mais populares na Coursera eram de Andrew Ng: Aprendizado de Máquina (1º lugar), IA para Todos (5º lugar) e Redes Neurais e Aprendizado Profundo (6º lugar).

Estrutura do Curso

A especialização é dividida em 3 cursos, cada um com um tópico específico e conteúdo organizado por semana:

1. Aprendizado de Máquina Supervisionado: Regressão e Classificação

   • Introdução ao Aprendizado de Máquina
   • Regressão (Regressão Linear)
   • Classificação (Regressão Logística)

2. Algoritmos de Aprendizado Avançados

   • Redes Neurais
   • Árvores de Decisão
   • Florestas Aleatórias
   • Algoritmos de Boosting
   • Conselhos Práticos para Aplicar Aprendizado de Máquina

3. Aprendizado Não Supervisionado, Sistemas de Recomendação, Aprendizado por Reforço

   • Técnicas de Aprendizado Não Supervisionado
   • Sistemas de Recomendação
   • Fundamentos do Aprendizado por Reforço

Duração do Estudo

Com uma taxa de estudo de 5 horas por semana, leva 3 semanas para concluir o Curso 1, 4 semanas para concluir o Curso 2 e 3 semanas para concluir o Curso 3.

Descrição Detalhada do Conteúdo do Curso

Este curso oferece uma ampla introdução ao aprendizado de máquina moderno, incluindo:

Aprendizado Supervisionado

• Regressão Linear Múltipla
• Regressão Logística
• Redes Neurais
• Árvores de Decisão

Aprendizado Não Supervisionado

• Agrupamento (Clustering)
• Redução de Dimensionalidade
• Sistemas de Recomendação

Melhores Práticas do Vale do Silício

• Avaliação e Ajuste de Modelos
• Adotar uma Abordagem Centrada em Dados para Melhorar o Desempenho
• Outras Práticas Inovadoras de IA e Aprendizado de Máquina

Resultados de Aprendizagem

Após a conclusão desta especialização, você será capaz de:

• Construir modelos de aprendizado de máquina em Python usando as populares bibliotecas de aprendizado de máquina NumPy e scikit-learn
• Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina supervisionados para tarefas de previsão e classificação binária, incluindo regressão linear e regressão logística
• Construir e treinar redes neurais usando TensorFlow para realizar classificação multiclasse
• Aplicar as melhores práticas de desenvolvimento de aprendizado de máquina para permitir que seus modelos generalizem para dados e tarefas do mundo real
• Construir e usar árvores de decisão e métodos de conjunto de árvores, incluindo florestas aleatórias e árvores de boosting
• Usar técnicas de aprendizado não supervisionado: incluindo agrupamento e detecção de anomalias
• Construir sistemas de recomendação usando métodos de filtragem colaborativa e abordagens de aprendizado profundo baseadas em conteúdo
• Construir modelos de aprendizado por reforço profundo

Características do Curso

As características do curso incluem:

• Não requer conhecimento prévio de matemática ou um histórico rigoroso de programação
• Adota o conteúdo principal do curso - validado por milhões de alunos ao longo dos anos - e o torna mais fácil de entender
• Ensina conceitos básicos de IA por meio de abordagens visuais intuitivas, antes de apresentar o código e a matemática fundamental necessários para implementar os algoritmos

Pilha Tecnológica e Ferramentas

O curso usa principalmente as seguintes tecnologias e ferramentas:

# Principais bibliotecas Python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scikit-learn
import tensorflow as tf

Público-Alvo

• Iniciantes em aprendizado de máquina
• Profissionais que desejam entrar no campo da IA
• Alunos que desejam construir uma carreira na área de aprendizado de máquina
• Desenvolvedores com conhecimento básico de Python

Certificação e Diploma

Após a conclusão do curso, você receberá um certificado de conclusão da Coursera, emitido em conjunto pela Universidade de Stanford e DeepLearning.AI.

Avaliação do Curso

Se você deseja entrar no campo da IA ou construir uma carreira na área de aprendizado de máquina, a nova especialização em Aprendizado de Máquina é o melhor ponto de partida.

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Nota: Este curso é ministrado em inglês, e recomenda-se ter habilidades básicas de compreensão oral e escrita em inglês. O curso oferece legendas e suporte para as tarefas, sendo adequado para alunos de todo o mundo.