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Este curso de aprendizado de máquina e inteligência artificial da ISEIE Brasil apresenta o fascinante mundo do aprendizado de máquina (ML) e da inteligência artificial (IA), fornecendo uma base sólida nos principais conceitos, ferramentas e técnicas usadas nesta área de ponta. Com nosso curso de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da ISEIE Brasil você aprenderá a criar modelos preditivos, processar dados complexos e aplicar algoritmos avançados para resolver problemas reais em áreas como saúde, finanças, tecnologia e muito mais. É um curso especialmente desenvolvido para estudantes e profissionais da Brasil, este programa combina teoria e prática, garantindo uma compreensão profunda e aplicável do aprendizado de máquina e da inteligência artificial.
O propósito do Curso de Machine Learning e inteligência artificial do ISEIE Brasil é oferecer um aprendizado integral que abranja desde os fundamentos do machine learning até o uso avançado de inteligência artificial.
Aprenderás tudo sobre a carreira de Machine Learning e inteligência artificial e a manusear ferramentas como Python, TensorFlow, Scikit-learn e PyTorch, a trabalhar com conjuntos de dados complexos e a aplicar modelos de redes neurais.
Abarcaremos a exploração de técnicas como o aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, além de modelos de deep learning. Ao final, você contará com habilidades-chave em análise de dados, modelagem preditiva e automação de processos, preparando-se para impactar de maneira significativa no setor tecnológico do México.
O Curso de Machine Learning e inteligência artificial do ISEIE Brasil te prepara para desenvolver habilidades práticas e teóricas necessárias para implementar soluções de inteligência artificial e machine learning. Você estará capacitado para trabalhar como cientista de dados, analista de inteligência artificial, engenheiro de aprendizado de máquina ou desenvolvedor especializado na criação de algoritmos inteligentes.
Você também poderá contribuir para o desenvolvimento tecnológico no México, melhorando processos industriais, otimizando operações empresariais e propondo soluções inovadoras baseadas em dados.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
1.1 Conceitos-Chave do Machine Learning (ML) 1.2 Processamento e Preparação de Dados em ML 1.3 Modelos e Algoritmos de Machine Learning 1.4 Implementação de um Modelo de Machine Learning 1.5 Aplicações Reais e Tendências em IA e ML 1.6 História e evolução do aprendizado automático 1.7 Princípios básicos de Machine Learning 1.8 Aplicações e casos de uso
2.1 Fundamentos de Python para Machine Learning 2.2 Introdução às Bibliotecas de Machine Learning 2.3 Pré-processamento e Limpeza de Dados 2.4 Implementação de Modelos de Machine Learning 2.5 Otimização e Ajuste de Modelos 2.6 Implantação de Modelos e Aplicações em Produção 2.7 Introdução ao Python e suas bibliotecas 2.8 Uso de NumPy, Pandas e Matplotlib 2.9 Estruturação de dados para algoritmos
3.1 Introdução ao Aprendizado Supervisionado 3.2 Preparação e Manipulação de Dados 3.3 Modelos de Regressão em Aprendizado Supervisionado 3.4 Modelos de Classificação em Aprendizado Supervisionado 3.5 Árvores de Decisão e Ensembles 3.6 Otimização e Validação de Modelos 3.7 Regressão linear e logística 3.8 Classificação com árvores de decisão e SVM 3.9 Implementação prática em Python
4.1 Introdução ao Aprendizado Não Supervisionado 4.2 Métodos de Clustering 4.3 Redução de Dimensionalidade 4.4 Modelos de Aprendizado Não Supervisionado para Dados Estruturados 4.5 Modelos Generativos e Representações Latentes 4.6 Aplicações Práticas do Aprendizado Não Supervisionado 4.7 Clustering e redução de dimensionalidade 4.8 Algoritmos K-Means e PCA
5.1 Fundamentos de Redes Neuronais 5.2 Arquiteturas de Redes Neuronais 5.3 Treinamento e Otimização de Redes Neuronais 5.4 Deep Learning com Frameworks Populares 5.5 Aplicações Avançadas de Deep Learning 5.6 Redes Neuronais em Produção e Escalabilidade 5.7 Implementação na nuvem e edge computing 5.8 Introdução às redes neuronais 5.9 Construção de modelos no TensorFlow e Keras 5.10 Casos práticos com deep learning
6.1 Introdução ao Pré-processamento de Dados 6.2 Limpeza e Transformação de Dados 6.3 Codificação e Representação de Dados 6.4 Manipulação de Dados Desbalanceados 6.5 Preparação de Dados para Modelagem 6.6 Armazenamento e Carregamento de Dados em Machine Learning 6.7 Limpeza, normalização e transformação de dados 6.8 Métodos para trabalhar com dados faltantes 6.9 Criação de pipelines de dados
7.1 Modelos em Ensemble e Métodos de Votação 7.2 Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) 7.3 Redes Neuronais Avançadas e Deep Learning 7.4 Modelos Probabilísticos e Bayesianos 7.5 Otimização de Modelos e Ajuste de Hiperparâmetros 7.6 Modelos de Aprendizado por Reforço 7.7 Boosting (XGBoost, LightGBM) 7.8 Ensembles e Random Forests 7.9 Avaliação de modelos avançados
8.1 Fundamentos do Aprendizado por Reforço 8.2 Processos de Decisão de Markov (MDP) 8.3 Métodos Baseados em Políticas e em Valores 8.4 Q-Learning e Deep Q-Networks (DQN) 8.5 Aprendizado por Reforço Profundo (Deep Reinforcement Learning) 8.6 Aplicações e Desafios do Aprendizado por Reforço 8.7 Fundamentos de aprendizado por reforço 8.8 Implementação em ambientes simulados 8.9 Aplicações industriais
9.1 Fundamentos da Ética em Inteligência Artificial 9.2 Viés e Discriminação nos Modelos de IA 9.3 Privacidade e Proteção de Dados em IA 9.4 IA Explicável e Transparência nos Modelos 9.5 Responsabilidade e Regulação em Inteligência Artificial 9.6 Impacto Social e Futuro da Inteligência Artificial 9.7 Vieses em dados e modelos 9.8 Impactos sociais e éticos da IA 9.9 Regulações internacionais
10.1 Ciclo de Vida de um Projeto de Machine Learning 10.2 Coleta e Preparação de Dados 10.3 Seleção e Treinamento de Modelos 10.4 Implantação e Produção de Modelos ML 10.5 Automação e MLOps 10.6 Casos de Sucesso e Melhores Práticas 10.7 Gestão de projetos de IA 10.8 Criação de modelos produtivos 10.9 Avaliação e documentação de projetos
11.1 Introdução à Visualização de Dados em Machine Learning 11.2 Bibliotecas de Visualização em Python 11.3 Exploração e Análise Visual de Dados 11.4 Visualização de Modelos e Resultados de Machine Learning 11.5 Geração de Relatórios Automáticos 11.6 Dashboards e Apresentação de Dados para Tomada de Decisões 11.7 Criação de dashboards interativos. 11.8 Ferramentas como Tableau e Seaborn. 11.9 Comunicação de resultados.
O Curso de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial do ISEIE Brasil foi desenvolvido para:
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso de Machine Learning e Inteligência Artificial , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
Não há necessidade. O curso inclui um módulo introdutório de Python para aqueles sem experiência.
Sim, o curso é 100% online, acessível de qualquer região da Brasil.
Você receberá um certificado aprovado pelo ISEIE, que valida seu conhecimento em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.
Em média, cada módulo exige entre 8 e 10 horas de dedicação, incluindo atividades práticas.
Você terá acesso a guias de estudo, conjuntos de dados práticos e exemplos práticos.
