Curso: Fundamentos de Machine Learning

Descrição do Curso

O curso Fundamentos de Machine Learning apresenta os conceitos essenciais do aprendizado de máquina, uma das áreas mais importantes da tecnologia e da ciência de dados atualmente. Durante o curso, o aluno compreenderá como máquinas podem aprender a partir de dados, identificar padrões e realizar previsões. Serão abordados os principais tipos de aprendizado de máquina, a importância dos dados no treinamento de modelos e exemplos práticos de aplicação dessa tecnologia em diferentes setores. O curso é introdutório e foi desenvolvido para pessoas que desejam iniciar seus estudos em inteligência artificial e análise de dados.

Carga Horária

40 horas

Objetivos do Curso

• Apresentar os conceitos fundamentais de Machine Learning.

• Explicar como os algoritmos aprendem a partir de dados.

• Introduzir os principais tipos de aprendizado de máquina.

• Demonstrar aplicações práticas da tecnologia no mercado.

• Desenvolver uma base conceitual para estudos mais avançados em inteligência artificial e ciência de dados.

Público-Alvo

• Estudantes interessados em tecnologia e inovação.

• Iniciantes na área de programação ou ciência de dados.

• Profissionais que desejam entender o funcionamento do Machine Learning.

• Pessoas que desejam iniciar carreira na área de inteligência artificial.

• Curiosos sobre como funcionam sistemas inteligentes utilizados em aplicativos e plataformas digitais.

Competências Desenvolvidas

Ao final do curso, o aluno será capaz de:

• Compreender os conceitos básicos de Machine Learning.

• Identificar os principais tipos de aprendizado de máquina.

• Entender a importância dos dados para o treinamento de modelos.

• Reconhecer aplicações de Machine Learning em diferentes setores.

• Interpretar conceitos básicos relacionados ao treinamento e avaliação de modelos.

Estrutura do Curso

📘 Módulo 1 – Introdução

Apresentação
Apresentação geral do curso, da área de Machine Learning e da importância dessa tecnologia no cenário atual da transformação digital.

O que o aluno vai aprender
Explicação dos conteúdos abordados ao longo do curso e das habilidades que o aluno desenvolverá durante as aulas.

Como funciona o certificado
Orientação sobre conclusão do curso, critérios de aprovação e emissão do certificado.

📘 Módulo 2 – Conceitos Básicos de Machine Learning

Tópico 1 – O que é Machine Learning
Definição de Machine Learning, sua relação com inteligência artificial e ciência de dados, além de exemplos práticos de uso no dia a dia.

Tópico 2 – Tipos de Aprendizado de Máquina
Explicação dos principais tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço.

📘 Módulo 3 – Dados e Preparação para Modelos

Tópico 1 – Importância dos Dados
O papel dos dados no Machine Learning, tipos de dados utilizados e a relevância da qualidade das informações.

Tópico 2 – Treinamento e Teste de Modelos
Conceitos básicos de treinamento de modelos, separação de dados para treino e teste e avaliação de desempenho.

📘 Módulo 4 – Algoritmos e Aplicações

Tópico 1 – Algoritmos Básicos de Machine Learning
Introdução a algoritmos populares como regressão linear, árvores de decisão e K-Nearest Neighbors.

Tópico 2 – Aplicações do Machine Learning
Exemplos de aplicações em áreas como marketing, saúde, finanças, redes sociais, recomendação de produtos e reconhecimento de padrões.

📘 Módulo Final – Conclusão

Resumo
Revisão dos principais conceitos aprendidos durante o curso e reforço dos conhecimentos fundamentais.

Orientação sobre o certificado
Instruções para finalização do curso, realização de atividades (se houver) e emissão do certificado de conclusão.