O programa de estudos da  Certificação Profissional em Inteligência Artificial  (CPIA), está baseado em problemas de clustering para aprendizado de máquina não supervisionado com algoritmo K-Means.

Objetivo: familiarizar o aluno com o aprendizado de máquina supervisionado, onde descreveremos o problema de classificação com uma demonstração do algoritmo de árvores de design e o de regressão com um exemplo de regressão linear.

Público-Alvo: Analistas de dados, cientistas de dados, administradores de dados e interessados em técnicas de Data Mining e Machine Learning.

Requisitos: conhecimento básico sobre Python.

Informações Gerais

• Formato: metodologia ativa, na qual o aluno tem acesso ao conteúdo on-line, para que estude e traga suas dúvidas ao ¨Plantão de dúvidas”, já com um primeiro contato com o material, desta forma otimizando o tempo para o Tutor explique os pontos cruciais e mais importantes.
• Carga horária:  20h
• Material: digital; pode ser feito o download dos exercícios de fixação e simulado.
• Acesso ao AVA: 2 meses.

Conteúdo Programático:

1 –  Fundamentos do Aprendizado de Máquina

1.1 – Pontos-Chave

1.2 –  Introdução ao K-Nearest Neighbors

1.3 –  Avaliando o Desempenho do Modelo

1.4 – K-Nearest Neighbors Multivariado

1.5 – Otimização  de Hiperparâmetros

1.6 – Validação  Cruzada (Cross Validation)

1.7 – Projeto Orientado: Estimativa de  Preços de Carros

2 – Cálculo para Aprendizado de Máquina

3 – Álgebra Linear Para Aprendizado de Máquina

4 – Regressão Linear Para Aprendizado de Máquina

5 – Aprendizado de Máquina em Python

6 – Árvore de Decisão (Decision Tree)