O treinamento visa fornecer uma compreensão sólida dos fundamentos teóricos da Inteligência Artificial e do Machine Learning, incluindo conceitos matemáticos subjacentes, algoritmos básicos e estruturas de dados relevantes.

Os participantes devem obter experiência prática na aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial e do Machine Learning para resolver problemas do mundo real. Isso pode incluir a implementação de modelos de Machine Learning, experimentação com conjuntos de dados reais e compreensão das melhores práticas de desenvolvimento de modelos.

O treinamento também tem como objetivo apresentar uma variedade de aplicações da IA e do ML em diferentes setores, desde negócios e saúde até transporte e manufatura. Os participantes devem entender como essas tecnologias podem ser usadas para resolver problemas específicos em seus campos de interesse.

Engenheiros de software, desenvolvedores de aplicativos, cientistas de dados e outros profissionais de TI que desejam adquirir habilidades em IA e aprendizado de máquina para melhorar suas capacidades e avançar em suas carreiras.

Alunos do ensino médio, de graduação e pós-graduação, interessados em aprender sobre os fundamentos e as aplicações práticas da IA. Executivos, gerentes de produto, analistas de negócios e outros profissionais que buscam entender como a IA pode ser aplicada em seus setores e como isso pode impactar suas estratégias de negócios.

Indivíduos apaixonados por tecnologia que desejam explorar o emocionante mundo da IA e do machine learning, independentemente de sua formação profissional ou acadêmica.

Empreendedores que buscam identificar oportunidades de negócios e inovação utilizando IA e machine learning em diversos setores, desde saúde e finanças até agricultura e manufatura.

Profissionais de áreas diversas, como marketing, design, saúde, finanças, entre outras, que desejam entender como a IA pode ser aplicada em suas respectivas áreas e como podem aproveitar essas tecnologias para impulsionar o crescimento e a eficiência em seus trabalhos.

Um entendimento básico de programação é recomendável, mas não é obrigatório.

Uma compreensão básica de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística é fundamental para entender os princípios subjacentes aos algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning.

A capacidade de pensar de forma analítica e resolver problemas de maneira sistemática é essencial para trabalhar em projetos de IA/ML, onde a experimentação e a iteração são frequentemente necessárias para obter resultados significativos.

O mercado de trabalho para profissionais de Inteligência Artificial (IA) é extremamente dinâmico e promissor, com uma demanda crescente por talentos qualificados em todo o mundo. No momento, o mercado de trabalho está oferecendo uma ampla gama de oportunidades emocionantes e recompensadoras, com uma demanda crescente por talentos qualificados e um potencial significativo para impacto e inovação.

• - Introdução à Inteligência Artificial e Machine Learning
• - Aplicações e casos de uso
• - Matemática para Inteligência Artificial e Machine Learning
• - Avaliação de modelos
• - Introdução à visão computacional
• - Avaliação e otimização de modelos

• - História e evolução
• - Fundamentos de Python para Inteligência Artificial e Machine Learning
• - Tipos de aprendizado
• - Introdução às redes neurais
• - Implementação de projetos de Inteligência Artificial e Machine Learning utilizando conjuntos de dados reais
• - Considerações Éticas e Implicações Sociais da Inteligência Artificial e Machine Learning