INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL/Fase II, criado por Lux distribuidor de produtos e-comerce Ltda
1. Introdução à IA: Cobrindo conceitos básicos, história e evolução da IA. 2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Explorando algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, como regressão, classificação, clustering, redes neurais, árvores de decisão, entre outros. 3. Aprendizado Profundo (Deep Learning): Focado em redes neurais profundas, arquiteturas como CNNs (Redes Neurais Convolucionais) e RNNs (Redes Neurais Recorrentes), e aplicações como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional. 4. Processamento de Linguagem Natural (PLN): Compreendendo como os computadores podem entender, interpretar e gerar texto natural, incluindo tópicos como análise de sentimento, tradução automática, e geração de texto. 5. Visão Computacional: Estudando como os computadores podem interpretar e entender o conteúdo visual, incluindo detecção de objetos, reconhecimento facial, segmentação de imagem, entre outros. 6. Ética e Implicações Sociais da IA: Discutindo questões éticas, legais e sociais relacionadas à IA, como viés algorítmico, privacidade de dados, automação de empregos, e o impacto da IA na sociedade. 7. Aplicações Práticas: Apresentando casos de uso reais de IA em áreas como saúde, finanças, marketing, transporte, entre outros. 8. Projetos e Laboratórios: Oportunidades para os alunos aplicarem seus conhecimentos em projetos práticos e trabalharem com conjuntos de dados do mundo real. 9. Ferramentas e Tecnologias: Introdução a ferramentas e bibliotecas populares de IA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, e linguagens de programação como Python. 10. Desafios e Tendências Futuras: Explorando desafios atuais em IA e tendências futuras, como IA explicável, IA federada, e a interseção entre IA e outras tecnologias emergentes, como blockchain e Internet das Coisas (IoT).
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