Formações Inteligência Artificial Fundamentos do mundo da Inteligência Artificial

Formação Fundamentos do mundo da Inteligência Artificial

Aprenda os fundamentos da IA, desde a criação de agentes inteligentes até a criação de algoritmos de machine learning.

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Inteligência Artificial

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Desbravando o mundo da Inteligência Artificial

Boas-vindas à formação Começando no Mundo da Inteligência Artificial! Aqui você aprenderá os conceitos essenciais para explorar a estrutura e as abordagens de sistemas inteligentes, desde agentes autônomos até a criação de modelos baseados em machine learning.

Nesta formação, você iniciará com as bases da inteligência artificial, compreendendo como agentes inteligentes interagem com o ambiente para resolver problemas e tomar decisões. Avançará para conceitos mais amplos de raciocínio lógico, representações de conhecimento e como essas ideias sustentam sistemas baseados em regras e inferências. Na sequência, será investigada a construção de modelos conceituais, preparando o terreno para abordar machine learning e suas aplicações. Você entenderá a importância de dados, padrões e métodos de aprendizado na criação de sistemas que evoluem e se adaptam com o tempo.

Esta formação é ideal para quem deseja construir uma base sólida em IA, desenvolvendo uma boa compreensão sistêmica da área antes de mergulhar em práticas mais avançadas, como machine learning e reinforcement learning. Tudo isso construindo um pensamento crítico sobre as limitações e potencialidades dos métodos de IA!

Por que estudar esta formação?

Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

Lucas Ribeiro Mata
Professor universitário, Instrutor e Engenheiro de Pesquisa e Desenvolvimento. Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Escola Politécnica da UFRJ e Mestrado em Engenharia Elétrica com foco em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da USP/University of Twente.
Lucas Ribeiro Mata
Professor universitário, Instrutor e Engenheiro de Pesquisa e Desenvolvimento. Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Escola Politécnica da UFRJ e Mestrado em Engenharia Elétrica com foco em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da USP/University of Twente.

Passo a passo

1 Primeiros passos em IA: origem, evolução e concepção de agentes inteligentes
Neste primeiro passo da formação, você explorará os fundamentos da Inteligência Artificial, desde sua origem até aplicações práticas em diferentes contextos. Aprenda como agentes inteligentes operam, modelando problemas e sistemas e aplicando algoritmos de busca a cenários reais e dinâmicos.
Além disso, você aprofundará seus conhecimentos em raciocínio lógico, representação de conhecimento utilizando lógica formal e o funcionamento de sistemas baseados em regras e lógica. Também abordaremos a análise de incertezas e o uso de raciocínio probabilístico em ambientes dinâmicos, ampliando sua capacidade de planejar soluções de IA aplicáveis a desafios variados!
- Artigo Inteligência Artificial: o que é, como funciona e Guia de IA | Alura
- Curso Fundamentos de IA: explorando a estrutura e abordagens de sistemas inteligentes
  08h
- Artigo Quais são os tipos de Inteligência Artificial (IA)? | Alura
- Vídeo Guia de Carreira: Inteligência Artificial (IA) | #HipstersPontoTube
2 Machine Learning: do aprendizado supervisionado ao aprendizado por reforço
Neste segundo passo da formação, você investigará os principais algoritmos e abordagens de machine learning, explorando desde os fundamentos do aprendizado supervisionado e não supervisionado até o aprendizado por reforço. Entenda como preparar e manipular dados, treinar modelos de classificação e regressão e avaliar seu desempenho utilizando métricas adequadas.
Além disso, você compreenderá a aplicação de técnicas como validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros e ensemble methods na melhoria do desempenho dos modelos. Vamos explorar os principais fundamentos da visão computacional e do processamento de linguagem natural. Também abordaremos os desafios do machine learning, como overfitting e underfitting, ampliando sua capacidade de desenvolver soluções inteligentes para diferentes contextos!
- Artigo Direto ao ponto: o que é Machine Learning com exemplos reais | Alura
- Vídeo O que é machine learning?
- Curso Fundamentos de IA: investigando algoritmos e abordagens de machine learning
  08h