Domine a Inteligência Artificial com Phyton e Revolucione sua Carreira em Apenas 8 Semanas!
Aprenda as técnicas mais avançadas de IA com Python e transforme sua visão em soluções reais para o mercado.
🚀 Por acaso você...
❓ Sente que seus conhecimentos em tecnologia estão estagnados enquanto o mercado evolui?
❓ Está perdido sobre como começar com inteligência artificial avançada?
❓ Quer criar projetos inovadores, mas falta domínio técnico?
❓ Procura destacar-se no mercado mas sente a concorrência sufocante?
❓ Precisa integrar IA no seu negócio, mas acha a curva de aprendizado assustadora?
💡 "Não é a primeira vez que essas questões passaram pela sua cabeça, certo?"
A maioria das pessoas perde oportunidades incríveis por não saber que dominar Python e IA avançada hoje, é mais fácil e acessível do que nunca. Com um método prático, estruturado e focado nos desafios reais do mercado, você será capaz de acelerar seu aprendizado e conquistar um lugar de destaque.
Com o curso IA com Phyton, você obterá inúmeros benefícios:
🎉 Benefícios Únicos Para Você!
🌟 Domínio Completo de Python e IA em Tempo Recorde!
🌟 Certificado Reconhecido pelo Mercado.
🌟 Capacitação Prática com Projetos Reais.
🌟 Preparação para Carreiras de Destaque na Tecnologia.
🌟 Acesso de 1 ANO ao Conteúdo e Atualizações.
🎯 Por Que Esse Método Funciona?
✅ Conteúdo Estruturado: Cada módulo foi projetado para resultados rápidos e aplicáveis.
✅ Projetos Práticos: Soluções reais para desafios reais do mercado.
✅ Resultados Imediatos: Aprendizado dinâmico para impacto direto na sua carreira ou negócio.
O Que Você Vai Aprender:
Nosso curso está dividido em 8 módulos detalhados para garantir uma aprendizagem completa e prática!
Módulo 1:
Introdução
Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle
Listas e Dicionários
Lista de Exercícios de Lógica
Funções no Python
Módulo 2:
Numpy: Arrays e Operações Básicas
Numpy: Operações de Comparação e Algébricas
Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas
Exercícios com Numpy.
Módulo 3:
Introdução ao Pandas
Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos
Pandas: Introdução à Análise Exploratória
Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados
Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais
Módulo 4:
Matplotlib
Seaborn: Parte 1
Seaborn: Parte 2
Plotly
Módulo 5:
Introdução ao Machine Learning
Introdução ao Scikit-learn e KNN
KNN: Ajuste de Parâmetros
Naive Bayes
Support Vector Machine
Árvore de Decisão
Random Forest
XGBoost
Modelos de Regressão com Scikit-learn
Regressão Linear
Introdução ao Scikit-learn e KNN
KNN: Ajuste de Parâmetros
Naive Bayes
Support Vector Machine
Árvore de Decisão
Random Forest
XGBoost
Modelos de Regressão com Scikit-learn
Regressão Linear
Módulo 6:
Agrupamento com K-Means
Agrupamento com DBSCAN
Análise de Componentes Principais
Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos
Tratamento de Variáveis Categóricas
Introdução às Redes Neurais
Perceptron
Multilayer Perceptron
Módulo 7:
Introdução ao Deep Learning
Introdução ao TensorFlow e Keras
Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow
Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)
Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)
Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)
Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)
Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)
Implementação de uma Rede LSTM
Introdução ao TensorFlow e Keras
Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow
Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)
Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)
Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)
Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)
Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)
Implementação de uma Rede LSTM
Módulo 8:
Integração com a API da OpenAI
Tópicos Especiais em NLP: NLTK
Tópicos Especiais em NLP: SpaCy
Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos
Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução
Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório
Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução
Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV
Tópicos Especiais: PyTesseract
Ética em IA e LGPD
Tópicos Especiais em NLP: NLTK
Tópicos Especiais em NLP: SpaCy
Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos
Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução
Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório
Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução
Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV
Tópicos Especiais: PyTesseract
Ética em IA e LGPD
🌟 Por Que Escolher Este Método?
❌ Métodos Tradicionais :
❌ Conteúdo disperso e desorganizado.
❌ Falta de projetos reais.
❌ Curva de aprendizado lenta e frustrante.
✅ Este Método :
✅ Aprendizado estruturado e prático.
✅ Projetos conectados às demandas reais do mercado.
✅ Transformação imediata com aplicação direta.
Veja o que nossos alunos têm a dizer sobre o Curso de Inteligência Artificial com Phyton :
Carlos Lima - SP
"O curso mudou completamente minha visão sobre IA como negócio. As aulas são práticas e os instrutores são experts no assunto."
Ana Santos - BH
"Depois de fazer este curso, minha carreira decolou! Agora, presto consultoria e sou reconhecida e meus rendimentos aumentaram significativamente."