O Bootcamp de Machine Learning Practitioner é uma oportunidade gratuita oferecida pela DIO em colaboração com a BairesDev, voltada para quem deseja adquirir conhecimentos sólidos em aprendizado de máquina.
Este treinamento permitirá que você aprenda a extrair valor dos dados por meio do treinamento de modelos de conhecimento e aprendizagem.
Você terá a chance de trabalhar com linguagens como Python e desenvolver projetos práticos, incluindo reconhecimento facial, recomendações de imagens e assistência virtual.
Com mais de 3 mil bolsas disponíveis, o bootcamp oferece uma visão aprofundada dos diversos modelos de treinamento de máquina, ajudando a entender como os profissionais aplicam esses conhecimentos no cotidiano.
Coding The Future BairesDev – Machine Learning Practitioner
O Bootcamp de Machine Learning Practitioner é um evento sem custos oferecida pela DIO em colaboração com a BairesDev, feita para quem tem interesse em obter bons conhecimentos em aprendizado de máquina.
Treinamento Prático e Teórico
O treinamento vai permitir que o aluno aprenda a extrair valor dos dados por meio do treinamento de modelos de conhecimento e aprendizagem.
Você vai trabalhar com Python e desenvolver projetos práticos, incluindo reconhecimento facial, recomendações de imagens e assistência virtual. Confira a ementa:
Introdução ao Machine Learning
- Machine Learning com a BairesDev
- Introdução ao Machine Learning
- Métodos de Machine Learning Bioinspirados
- Redes Neurais Artificiais
- Algoritmos Genéticos
- Algoritmos de SVM (Support Vector Machine)
- Classificação de Problemas: Explorando Datasets
- Materiais Complementares: Introdução ao Machine Learning
- Live de Lançamento – Coding The Future – BairesDev
Programação para Machine Learning
- Linguagens de Programação para Machine Learning
- Python para Machine Learning na Prática
- Scilab para Machine Learning
- R para Machine Learning
- Conhecendo o Anaconda, TensorFlow e SciPy
- Introdução ao COLAB
- Desafios de Código: Aperfeiçoe Sua Lógica e Pensamento Computacional
- Explorando Python com Lógica de Programação
- Desafios de Projetos: Crie Um Portfólio Vencedor
- Treinamento de Redes Neurais com Transfer Learning
- Materiais Complementares: Programação para Machine Learning
Algoritmos de Treinamento em Machine Learning
- Treinamento Não-Supervisionado em Machine Learning
- Treinamento Supervisionado para Machine Learning
- Aprendizado por Reforço em Machine Learning
- Algoritmos de Regressão para Machine Learning
- Extração de Features e Redução de Dimensionalidade em Dados
- Redução de Dimensionalidade em Imagens para Redes Neurais
- Materiais Complementares: Algoritmos de Treinamento em Machine Learning
Teoria do Aprendizado Estatístico
- Métodos de Validação de Treinamento
- Métodos de Otimização de Aprendizado
- Otimização de Modelos em Hiperparâmetros
- Modelos de Machine Learning: Métricas de Avaliação de Desempenho
- Cálculo de Métricas de Avaliação de Aprendizado
- Materiais Complementares: Teoria do Aprendizado Estatístico
Fundamentos e Práticas de Deep Learning
- Tipos de Redes de Deep Learning
- Redes de Classificação para Deep Learning
- Redes de Detecção em Deep Learning
- Redes de Segmentação em Deep Learning
- Aplicações Práticas com Deep Learning
- Criação de Uma Base de Dados e Treinamento da Rede YOLO
- Materiais Complementares: Fundamentos e Práticas de Deep Learning
- Associando Redes e Aplicações Práticas de Deep Learning com Lógica de Programação
Frameworks de Deep Learning
- Introdução às Bibliotecas de Machine Learning
- Conhecendo as Bibliotecas Pandas e Scikit-Learn
- Frameworks para Machine Learning
- Desenvolvimento de Algoritmos no Keras
- Ambientes de Projetos Colaborativos de Machine Learning
- Criando um Sistema de Reconhecimento Facial do Zero
- Materiais Complementares: Frameworks de Deep Learning
Processamento de Imagens com Machine Learning
- Introdução ao Processamento De Imagens Digitais
- Aplicações de Processamento De Imagens Digitais
- Métodos de Segmentação Com OpenCV
- Programando Com OpenCV: Abordagens práticas
- Algoritmos de Processamento de Imagens Digitais para Detecção de Bordas em Objetos 2D
- Filtros de Eliminação de ruídos em imagens digitais
- Criando um Sistema de Recomendação por Imagens Digitais
- Materiais Complementares: Processamento de Imagens com Machine Learning
Visão Computacional com Machine Learning
- Introdução à Visão Computacional
- Algoritmos para Rastreamento de Objetos em Imagens
- Visão Computacional 3D e seus algoritmos
- Algoritmos para Processamento de Linguagem Natural
- Criando um sistema de assistência virtual do zero
- Materiais Complementares: Visão Computacional com Machine Learning
Inscrições e Benefícios
Com mais de 3 mil bolsas disponíveis, o bootcamp oferece uma visão aprofundada dos diversos modelos de treinamento de máquina, ajudando a entender como os profissionais aplicam esses conhecimentos no cotidiano. Inscreva-se até 22/12 e destaque seu portfólio com projetos práticos.
Aprendizado com Especialistas
Aprenda com experts renomados em sessões ao vivo. Estude tecnologias, ferramentas e bibliotecas que são tendências no mundo atual.
Trabalhe com bibliotecas e frameworks em um sistema de detecção e reconhecimento de faces, utilizando o TensorFlow em conjunto com outras bibliotecas.
Aplicações de Aprendizado de Máquina
Entenda o funcionamento de Sistemas de Recomendação e suas aplicações, desenvolvendo um modelo capaz de classificar imagens por sua similaridade e gerar resultados relevantes para os usuários de um site.
Para Quem é Este Bootcamp?
Este bootcamp é recomendado para profissionais com experiência no mercado de tecnologia, especialmente na área de dados e Machine Learning.
Tenha seu perfil disponível para oportunidades em uma das tecnologias mais procuradas por empresas parceiras da DIO na Talent Match.
Prepare-se para o Futuro
Se prepare para as oportunidades que estão por vir e tenha sucesso nas entrevistas de recrutamento. Não perca a chance de se especializar em uma área em crescimento e promissora!
Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo da inteligência artificial que capacita sistemas a aprender a partir de dados e a melhorar seu desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados.
Essa tecnologia é amplamente utilizada em diversas aplicações, desde a recomendação de produtos até a detecção de fraudes.
Tipos de Machine Learning
Existem três tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para treinar modelos, enquanto o não supervisionado busca padrões em dados não rotulados.
O aprendizado por reforço é baseado na interação do agente com o ambiente, onde ele aprende a tomar decisões por meio de recompensas e punições.
Aplicações Práticas
As aplicações de aprendizado de máquina são vastas e variadas. No setor de e-commerce, ele é utilizado para recomendações personalizadas de produtos.
Na área da saúde, modelos de aprendizado de máquina auxiliam na previsão de doenças e na análise de imagens médicas.
Empresas financeiras utilizam essas técnicas para detectar atividades fraudulentas e avaliar riscos de crédito.
Ferramentas e Tecnologias
Diversas ferramentas e bibliotecas estão disponíveis para trabalhar com aprendizado de máquina. Entre as mais populares estão TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn.
Essas plataformas oferecem recursos e funcionalidades que facilitam a construção, treinamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina.
Desafios e Considerações Éticas
Embora Machine Learning ofereça inúmeras vantagens, também apresenta desafios, como a necessidade de grandes conjuntos de dados e a possibilidade de viés nos modelos.
É fundamental considerar questões éticas ao implementar soluções de aprendizado de máquina, garantindo que os sistemas sejam justos e respeitem a privacidade dos usuários.
O Futuro do Aprendizado de Máquina
O futuro dessa área é promissor, com avanços contínuos em algoritmos e técnicas. A integração com outras tecnologias, como Internet das Coisas (IoT) e Big Data, promete expandir ainda mais suas aplicações.
À medida que mais dados se tornam disponíveis, as oportunidades para inovações em aprendizado de máquina se multiplicam, impactando diversos setores da economia e da sociedade.
BairesDev
A BairesDev é uma renomada empresa de tecnologia e desenvolvimento de software, fundada em 2009, que se destaca por oferecer soluções personalizadas e de alta qualidade.
A empresa atende a uma ampla gama de indústrias, incluindo fintech, saúde e e-commerce, combinando expertise técnica com um profundo entendimento das necessidades dos negócios. .
Metodologia e Equipe
Utilizando metodologias ágeis em seus processos de desenvolvimento, a BairesDev garante flexibilidade e colaboração contínua entre as equipes e os clientes.
A empresa é composta por uma equipe de especialistas altamente qualificados, incluindo desenvolvedores, designers e gerentes de projeto, que são continuamente treinados nas últimas tendências e tecnologias do mercado.
Compromisso com a Qualidade e Inovação
O compromisso com a qualidade é uma das principais prioridades da BairesDev, que implementa rigorosos processos de controle em todas as etapas do desenvolvimento.
A empresa tem um histórico comprovado de sucesso, com projetos que variam de aplicativos móveis a soluções complexas de software corporativo.
Link de inscrição ⬇️
As inscrições para o bootcamp Coding The Future BairesDev – Machine Learning Practitioner devem ser realizadas no site da DIO.
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