Inteligência Artificial

Nivel 1

• Python para Ciência de Dados:

• Python - Coleções:

• Jupyter & Colab notebooks:

• Estatística e Matemática - Fundamentos:

• Machine Learning - Aprendizado Não Supervisionado:

• Deep Learning:

• Visão Computacional:

• Redes Neurais Convolucionais:

• Redução de Dimensionalidade:

• Machine Learning - Aprendizado por Transferência:

• Machine Learning - Regularização:

• Chatbots:

• Machine Learning - Máquina de Vetores de Suporte:

• Segmentação Semântica e Instanciada de Imagens:

• Visão Computacional - Extração de Características:

Nivel 3

• Processamento de Linguagem Natural:

• Redes Neurais Recorrentes:

• Redes Adversárias Generativas (GANs):

• Viés Cognitivo e IA Responsável:

• Lógica Fuzzy:

• Automação com IA:

• XGBoost:

Habilidade Auxiliar: Business e Serviços

• Big Data e Engenharia de Dados:

• Git e GitHub - Fundamentos:

• Governança em IA e Business Analytics:

• Plataformas e Serviços Cognitivos:

• SQL - Fundamentos:

• Cloud - Fundamentos:

  • Cloud, ou computação em nuvem é a distribuição de serviços de computação pela Internet usando um modelo de preço pago conforme o uso. Uma nuvem é composta de vários recursos de computação, que abrangem desde os próprios computadores (ou instâncias, na terminologia de nuvem) até redes, armazenamento, bancos de dados e o que estiver em torno deles. Ou seja, tudo o que normalmente é necessário para montar o equivalente a uma sala de servidores, ou mesmo um data center completo, estará pronto para ser utilizado, configurado e executado.
  • Conhecer a diferença entre IaaS, PaaS e SaaS
  • Conhecer os maiores provedores de cloud
  • Especializar-se em algum provedor

• Habilidades de comunicação:

  • Um bom nível de comunicação facilita o atingimento de objetivos, resolução de problemas, além de aumentar a produtividade, porque cada profissional saberá exatamente o que se espera dele e transmitir com clareza suas ideias.

Habilidade Auxiliar: Hardware e Eletrônica

• Robótica na IA - Fundamentos:
  • Uma das vertentes da revolução 4.0 é a implementação em larga escala industrial da IA aos sistemas robotizados, podendo desenvolver processos autônomos e autogerenciáveis em campo.
• Hardwares para IA:
  • Hardwares para IA são componentes físicos, como processadores, placas de vídeo e sistemas especializados, que são projetados e otimizados para realizar tarefas relacionadas à inteligência artificial de maneira eficiente e rápida. Eles são especialmente projetados para lidar com as demandas computacionais intensivas e algoritmos complexos usados em modelos de aprendizado de máquina e deep learning.
• Computação Paralela & Clusters:
  • Computação paralela refere-se ao uso de múltiplos processadores ou unidades de processamento para executar tarefas computacionais simultaneamente, em paralelo. Em vez de um único processador executar uma tarefa de cada vez, a computação paralela divide a carga de trabalho em várias partes menores que podem ser processadas em paralelo, resultando em maior eficiência e velocidade de processamento.
• Internet das Coisas (IoT) - Fundamentos:
  • Quase todos os objetos agora podem ser conectados à Internet, de máquinas de lavar a componentes sofisticados de motor de avião, a itens orgânicos, como plantações e vacas. A capacidade de conectar coisas e capturar dados úteis está transformando as empresas de todos os setores e abrindo portas para novas especializações de carreira. Descubra a base desse novo campo com atividades práticas para conectar os sensores com segurança aos serviços em nuvem nas redes IP e coletar dados em um sistema de IoT (Internet das Coisas) de ponta a ponta.
  • Como rodar seu primeiro sistema em um Arduino
• Wearables e Aquisição de Dados:
  • Wearables é a expressão que representa as tecnologias vestívies que além de captar biopotenciais podem gerar dados de grande valia, como relógios e óculos inteligentes, e também na área na saúde para pessoas com alguma deficiência física.