Aperfeiçoamento Profissional em Implantação de Serviços de IA em Nuvem - Microsoft AI-900
Presencial
O curso visa desenvolver as competências necessárias para implementar modelos de IA, analisar dados com algoritmos, configurar serviços de machine learning, resolver desafios de IA, atuando em empresas de IA, saúde, varejo e indústria.
Pré-requisitos
Idade mínima de 16 anos.
Escolaridade mínima desejável: Ensino Fundamental Completo.
Ter conhecimento básicos em informática.
Escolaridade mínima desejável: Ensino Fundamental Completo.
Ter conhecimento básicos em informática.
Carga horária
40h
O que você vai aprender
Inteligência artificial em nuvem
1.1. Tipos / 1.1.1. Previsão / 1.1.2. Anomalias / 1.1.3. Visão Computacional / 1.1.4. Processamento de Linguagem Natural / 1.1.5. Conversação / 1.2. Responsabilidades / 1.2.1. Privacidade / 1.2.2. Confiabilidade / 1.2.3. Transparência / 1.2.4. Inclusão
2. Machine Learning
2.1. Características / 2.1.1. Regressão / 2.1.2. Classificação / 2.1.3. Agrupamento / 2.2. Conceitos / 2.2.1. Base de Dados / 2.2.1.1. Preparação / 2.2.1.2. Ingestão / 2.2.2. Algoritmos / 2.2.3. Treinamento / 2.2.4. Métricas de avaliação dos modelos / 2.3. Gerenciamento do modelo / 2.4. Publicação do modelo
3. Visão Computacional
3.1. Tipos / 3.1.1. Classificação de imagens / 3.1.2. Detecção de objetos / 3.1.3. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) / 3.1.4. Reconhecimento facial
4. Processamento de Linguagem Natural
4.1. Ferramentas / 4.1.1. Extração de palavras-chave / 4.1.2. Reconhecimento de entidades / 4.1.3. Análise de sentimento / 4.1.4. Reconhecimentos de fala (speech) / 4.1.5. Tradução de idiomas
5. Serviços cognitivos de conversação
5.1. Tipos / 5.1.1. Agentes de IA / 5.1.2. Bots / 5.2. Treinamento / 5.3. Publicação.
1.1. Tipos / 1.1.1. Previsão / 1.1.2. Anomalias / 1.1.3. Visão Computacional / 1.1.4. Processamento de Linguagem Natural / 1.1.5. Conversação / 1.2. Responsabilidades / 1.2.1. Privacidade / 1.2.2. Confiabilidade / 1.2.3. Transparência / 1.2.4. Inclusão
2. Machine Learning
2.1. Características / 2.1.1. Regressão / 2.1.2. Classificação / 2.1.3. Agrupamento / 2.2. Conceitos / 2.2.1. Base de Dados / 2.2.1.1. Preparação / 2.2.1.2. Ingestão / 2.2.2. Algoritmos / 2.2.3. Treinamento / 2.2.4. Métricas de avaliação dos modelos / 2.3. Gerenciamento do modelo / 2.4. Publicação do modelo
3. Visão Computacional
3.1. Tipos / 3.1.1. Classificação de imagens / 3.1.2. Detecção de objetos / 3.1.3. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) / 3.1.4. Reconhecimento facial
4. Processamento de Linguagem Natural
4.1. Ferramentas / 4.1.1. Extração de palavras-chave / 4.1.2. Reconhecimento de entidades / 4.1.3. Análise de sentimento / 4.1.4. Reconhecimentos de fala (speech) / 4.1.5. Tradução de idiomas
5. Serviços cognitivos de conversação
5.1. Tipos / 5.1.1. Agentes de IA / 5.1.2. Bots / 5.2. Treinamento / 5.3. Publicação.
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