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Curso Inteligência Artificial e Machine Learning - O Guia Completo - IA Expert Academy

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Curso Inteligência Artificial e Machine Learning - O Guia Completo - IA Expert Academy

Repositório destinado a armazenar as tarefas realizadas no Curso https://iaexpert.academy/courses/inteligencia-artificial-machine-learning-guia-completo/

Este curso é considerado um guia completo pelo fato de apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de Inteligência Artificial que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia. O conteúdo está dividido em nove partes:

  • algoritmos de busca
  • algoritmos de otimização
  • lógica difusa (fuzzy)
  • machine learning
  • redes neurais (deep learning)
  • processamento de linguagem natural
  • visão computacional
  • sistemas multiagente
  • sistemas especialistas
  • GPS (general problem solver)
  • redes bayesianas
  • raciocínio baseado em casos

Veja abaixo alguns dos projetos/tópicos que serão desenvolvidos:

  • Busca de rotas com melhores caminhos em mapas de cidades (busca gulosa e busca A*)
  • Escolha das passagens áreas mais baratas, em um cenário de compra de passagens em grupo e maximização de lucros no carregamento de produtos – algoritmos de otimização: hill climb (subida da encosta), simulated annealing (têmpera simulada) e algoritmo genético
  • Previsão do valor que você daria de gorjeta em um restaurante (lógica fuzzy)
  • Classificação utilizando os algoritmos naïve bayes, árvore de decisão, regras, k-NN, regressão logística e redes neurais
  • Previsão do preço de casas utilizando regressão linear
  • Agrupamento de dados bancários utilizando o algoritmo k-means
  • Geração de regras de associação com o algoritmo apriori
  • Pré-processamento, redução de dimensionalidade e detecção de outliers em bases de dados
  • Previsão do preço de ações com séries temporais
  • Visualização e exploração de dados na base de dados da doença COVID-19
  • Construção de um agente para controlar um táxi para transporte de passageiros com aprendizagem por reforço
  • Classificação de imagens de gatos e cachorros com redes neurais convolucionais
  • Classificação das imagens do Homer e Bart, do desenho dos Simpsons também utilizando redes neurais convolucionais
  • Marcação POS (part-of-speech), lematização, stemização, nuvem de palavras (wordcloud) e extração de entidades nomeadas utilizando técnicas de processamento de linguagem natural
  • Criação de um classificador de sentimentos em Português
  • Detecção de faces e reconhecimento facial em imagens
  • Rastreamento de objetos de vídeos
  • Simulação de um sistema multiagente para comunicação entre agentes utilizando o protocolo FIPA-REQUEST

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