Matemática para Machine Learning (com Transformers)

🧮 Matemática para Machine Learning 🚀

Conheça os Conceitos Chave para Dominar o Aprendizado de Máquina!

🚀 Sobre o Curso: Seja você um aspirante a cientista de dados, um desenvolvedor em transição ou simplesmente alguém curioso por matemática e aprendizado de máquina (ML), este curso é a ponte que vai conectar seus conhecimentos existentes com o poder das técnicas de ML. Com uma abordagem prática e focada em resultados, Matemática para Machine Learning foi criado para garantir que você entenda os fundamentos matemáticos essenciais que subjacem à análise e interpretação de dados no contexto do ML.

🎓 Para Quem é:

• Estudantes de ciência das computadoras, estatística ou engenharia que desejam fortalecer suas bases em matemática aplicada.
• Profissionais que já trabalham com aprendizado de máquina e desejam entender melhor os fundamentos matemáticos por trás dos algoritmos.
• Alunos que perderam o contato com as matématicas avançadas durante sua formação e buscam repreensá-las no contexto do ML.

🌍 Conteúdo Acompanhado: O curso abrange uma ampla gama de tópicos matemáticos, incluindo:

• Álgebra Linear: Você aprenderá sobre vetores, matrizes e suas operações, que são indispensáveis no processamento de dados.
• Cálculo Diferencial e Integral: Entenda como a derivada e a integral influenciam modelos pré-dito e a otimização em ML.
• Estatística e Probabilidade: Aprenda os conceitos de probabilidade, distribuições de dados e inferência estatística que são fundamentais para entender como os modelos de ML funcionam.
• Otimização: Descubra métodos para encontrar a melhor solução em conjuntos grandes de dados.
• Teoria dos Grafos: Explore o mundo onde os dados não são apenas números, mas também relações e interconexões entre entidades.

🔍 Metodologia de Ensino:

• Explicações Claras: Conceitos complicados serão desvendados com exemplos práticos e visualizações intuitivas.
• Aplicativos Práticos: Com exercises e estudos de caso, você aplicará o que aprendeu em cenários reais.
• Recursos Interativos: Acompanhe as explicações com recursos interativos para solidificar seu entendimento.

📈 Estrutura do Curso:

1. Introdução à Matemática para ML
   • Histórico e importância da matemática no aprendizado de máquina.
2. Álgebra Linear: Fundamentos e Aplicações
   • Vetores, matrizes, sistemas lineares e muito mais.
3. Cálculo Diferencial e Integral para ML
   • Derivadas para gradientes, integrais para áreas sob curvas.
4. Estatística e Probabilidade Essenciais
   • Entendendo distribuições de probabilidade e inferência estatística.
5. Otimização em ML
   • Métodos para otimizar funções custo e modelos.
6. Teoria dos Grafos na Análise de Dados
   • Representando dados não estruturados como grafos.
7. Conclusão e Recursos Adicionais
   • Estratégias para continuar aprendendo e praticando além do curso.

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