Cursos Livres
Machine Learning I

O curso livre de Machine Learning 1 da Anhanguera oferece conhecimento tecnológico e matemático para você criar aplicações computacionais poderosas.

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Sobre o curso
DESENVOLVA SISTEMAS INTELIGENTES

O curso livre de Machine Learning 1 da Anhanguera ajuda você a usar do poder computacional e da matemática para criar aplicações computacionais que facilitem a vida das pessoas. Com aulas 100% online, em um ambiente virtual de aprendizagem, você vai desenvolver-se bem em densidades probabilísticasredes neuraisprobabilidademodelos de seleçãoclusterizaçãoaprendizagem supervisionada etc. 

para quem é o curso
HABILIDADES QUE O PROFISSIONAL DE TECNOLOGIA DEVE TER
  • Conhecimento Técnico
  • Trabalho em equipe
  • Comunicação
  • Criatividade
  • Atualização Constante
  • Organização


 

matérias do curso
O QUE VOCÊ VAI APRENDER?
  • Modelos de Aprendizagem de Máquina
    Você aprenderá 3 tipos de modelos, para que possa saber onde e como aplicá-los de modo mais adequado na profissão.
  • Redes Neurais
    Você aprenderá sobre a importância das redes neurais para os dias de hoje, desenvolvendo mais seus fundamentos em Machine Learning.
  • Clusterização
    Você aprenderá sobre este conceito, para que possa melhor organizar todas as informações que suas aplicações vão analisar com frequência.
  • Aprendizagem Supervisionada
    Você aprenderá sobre este importante tipo de aprendizagem, usando-a para obter resultados mais expressivos no que precisar analisar das informações.


 

o mercado
SALÁRIO DE QUEM TRABALHA COM MACHINE LEARNING
Aqui estão algumas das áreas mais conhecidas para você comparar a média salarial, mais um ponto super importante para decidir seu caminho!
  • Cientista de Dados
    Média Salarial: 
    R$ 8.196,29
  • Programador de Processamento de Dados
    Média Salarial: 
    R$ 5.292,43 
  • Engenheiro de Software
    Média Salarial: 
    R$ 12.653,09


 

Fonte: https://salario.com.br
Todas as matérias do curso

Introdução ao Aprendizado de Máquina; Densidades Probabilísticas:

  • Introdução ao Aprendizado de Máquina
  • Modelos de Aprendizagem de Máquina
  • Densidades Probabilísticas
  • Redes Neurais

Probabilidade Bayesiana; Modelos de Seleção; Teoria de Decisão:

  • Teoria da Probabilidade
  • Probabilidade Bayesiana
  • Decisão em Aprendizado de Máquina
  • Modelos de seleção

Distribuição Probabilística; Transformações Lineares; Classificação e Agrupamento:

  • Distribuições Probabilísticas
  • Transformações Lineares para Machine Learning
  • Clusterização
  • Algoritmos de Classificação

Regressão e Classificação por Modelos Lineares e não Lineares; Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada:

  • Regressão por modelos lineares e não lineares
  • Classificação por modelos lineares e não lineares
  • Introdução às máquinas de vetores de suporte
  • Aprendizagem Supervisionada
Sobre o curso

O curso livre de Machine Learning 1 da Anhanguera traz conhecimentos tanto da computação quanto da matemática para que você saiba criar aplicações poderosas que tenham uma gama de usos na sociedade. E tudo isso com a certeza de que você vai ter habilidades para se colocar à disposição no mercado de trabalho.

Em 2022, termos como Machine Learning e Inteligência Artificial não são novidade para ninguém. Especialmente o primeiro demanda muitos profissionais desde o ponto de vista empresarial, visto que proporciona uma série de benefícios, além de contribuir para a melhoria da própria comunidade de desenvolvedores que usa o aprendizado de máquina em vários âmbitos. 

Assim, você vai ter aulas 100% online, com o auxílio de um ambiente virtual de aprendizagem. Por meio de um curso de curta duração, que proporciona maior aprendizado no tempo mais ágil possível, você vai desenvolver suas habilidades em Machine Learning, seja por tablet, pc ou celular, escolhendo o seu próprio horário e o seu próprio ritmo.

Vale dizer também que todo o percurso vai ser trilhado com a ajuda de professores altamente qualificados que vão ser seu guia tanto para problemas do cotidiano profissional como para assuntos, por exemplo, densidades probabilísticasredes neuraisprobabilidademodelos de seleçãoclusterizaçãoregressão linearnão linear, aprendizagem supervisionada etc. 

Estes conhecimentos (e todos os outros que você vai ter contato) são fundamentais para você desenvolver habilidades nesta área requisitada no mercado de tecnologia da informação e construir modelos úteis aos âmbitos da sociedade.

Importante dizer também que o curso não vai exigir de você, em nenhum momento, nem testesnem avaliações para emissão de certificado. E se você precisar de um, para que comprove suas habilidades, sem problemas: basta você se assegurar de que tem 80% de progresso e depois pedir a emissão do seu.