Redes Neurais Artificiais com Python

🎓 Curso Completo e Praticado sobre Redes Neurais Artificiais com Python

Sobre o Curso:

Este é o momento de embarcar na jornada fascinante das Redes Neurais Artificiais (RNA) com o curso "Fundamentos Teóricos e Práticos de Redes Neurais Artificiais em Machine Learning e Introdução ao Deep Learning", por Luciano Galdino. Seja você um entusiasta da tecnologia, um estudante de Ciência da Computação, Engenharia de Dados ou Mecânica, este curso é ideal para quem deseja compreender as RNAs desde seus princípios até suas aplicações mais avançadas.

🔍 Nível de Acesso:

• Iniciante: Sem necessidade de conhecimentos anteriores em Matemática ou Python, este curso é estruturado para quem está começando. Tudo o que você precisará para entender e aplicar as RNAs será ensinado ao longo do curso.

🧠 Conceitos e Aplicações:

• Teoria Básica: Vamos explorar os fundamentos das redes neurais artificiais, compreendendo como elas aprendem a partir de dados.
• Aplicação Prática: Utilizaremos as bibliotecas Scikit Learn e Keras/TensorFlow para treinar nossos algoritmos, abordando parâmetros e técnicas de validação cruzada, bem como a separação dos conjuntos de treinamento e teste.

🛠️ Projetos Reais:

• Projeto de Classificação: Analisaremos indicadores socioeconômicos no estado de Minas Gerais, abordando questões importantes como desigualdade social e estratégias de marketing.
• Exemplo de Regressão: Trabalharemos com dados experimentais físicos, aplicando as RNAs para prever resultados, utilizando a lei de Hooke.

💼 Dados Autênticos:

• Trabalho Completo: A partir da obtenção dos dados até o tratamento e manipulação, vamos trabalhar com um conjunto de dados real contendo mais de 500.000 registros e 29 variáveis.
• Estudo de Caso Original: Os estudos apresentados são originais, autênticos e provenientes do Brasil, proporcionando uma base sólida para você desenvolver seu portfólio e inspiração para projetos similares.

O que Você Aprenderá:

• Fundamentos das RNAs: Compreenda os conceitos básicos e como as redes neurais aprendem a partir de grandes quantidades de dados.
• Python para ML/DL: Domine as bibliotecas essenciais Scikit Learn, Keras e TensorFlow para aplicação prática das RNAs.
• Técnicas Avançadas: Aprenda técnicas de validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros e otimização de modelos.
• Tratamento de Dados: Saia do Power Query com habilidades para filtrar, transformar e manipular dados no Python.
• Projetos Reais: Aplique seu conhecimento em projetos reais, utilizando banco de dados autênticos para classificação e regressão.

Por Que Escolher Este Curso?

• Prático e Completo: Desde a obtenção dos dados até a implementação das RNAs, você estará preparado para enfrentar desafios do mundo real.
• Dados Originais: Trabalhe com conjuntos de dados brasileiros, tornando suas habilidades mais relevantes e valiosas.
• Professor Expert: Luciano Galdino traz conhecimento prático e experiência em projetos reais para guiá-lo por cada passo.
• Comunidade de Apoio: Junte-se a uma comunidade de aprendizado que compartilha seu interesse e desafios no campo das RNAs.

📆 Marque seu calendário e esteja pronto para transformar dados em insights com "Fundamentos Teóricos e Práticos de Redes Neurais Artificiais em Machine Learning e Introdução ao Deep Learning". Inscreva-se hoje mesmo e dê um salto na sua carreira em Data Science e Intelligence Artificial!