MP4 - Machine Learning Basics To Advanced 2026

Machine Learning Basics To Advanced 2026




Machine Learning: Do Básico ao Avançado 2026
Publicado em 01/2026
Criado por Vishal Vishal
MP4 | Vídeo: h264, 1920x1080 | Áudio: AAC, 44,1 kHz, 2 canais
Nível: Todos | Género: Aprendizagem Online | Idioma: Inglês | Duração: 21 aulas (2h 5min) | Tamanho: 1,66 GB

Aprenda Machine Learning a partir do zero usando Python - abrangendo manipulação de dados, algoritmos populares e projetos do mundo real.
O que vai aprender:
Compreender o fluxo de trabalho completo de Machine Learning, desde a recolha e pré-processamento de dados até ao treino e avaliação de modelos.
Implementar e compreender claramente algoritmos de Regressão, incluindo Regressão Linear, Regressão Linear Múltipla e Regressão Polinomial.

Implementar e compreender claramente algoritmos de Regressão, incluindo Regressão Linear, Regressão Linear Múltipla e Regressão Polinomial.

Aplique algoritmos de classificação como a Regressão Logística, KNN, SVM, Naive Bayes, Árvores de Decisão e Floresta Aleatória para resolver problemas práticos.
Trabalhar com técnicas de Aprendizagem Não Supervisionada, incluindo Agrupamento K-Means para descoberta de padrões e segmentação de clientes.
Avalie e melhore o desempenho do modelo utilizando técnicas como a divisão treino-teste, a validação cruzada e as métricas de desempenho.

Requisitos
Conhecimentos básicos de programação em Python (variáveis, loops, funções).

Não é necessária experiência prévia em Machine Learning, Ciência de Dados ou IA.
Conhecimentos básicos de matemática do ensino secundário são suficientes (todos os conceitos matemáticos necessários são explicados de forma simples).
Um computador ou portátil com acesso à internet.
Descrição
Este curso aborda a utilização de inteligência artificial. Machine Learning: From Basic to Advanced (2026) é um curso completo, estruturado e prático, desenvolvido para o ajudar a dominar a Aprendizagem Automática utilizando Python. Este curso parte dos fundamentos básicos e avança gradualmente para algoritmos avançados e aplicações do mundo real. É necessário conhecimento básico de Python, mas não é necessária experiência prévia em Machine Learning. Este curso foi desenvolvido de forma simples e amigável para principiantes, para que mesmo os alunos sem experiência em Machine Learning possam compreender os conceitos com clareza e aplicá-los com confiança em projetos reais. Para quem é este curso: Alunos que pretendam iniciar uma carreira em Machine Learning; Iniciantes com conhecimentos básicos de Python; Aspirantes a Cientistas de Dados e Engenheiros de ML; Programadores de software que pretendam adicionar competências em ML; Qualquer pessoa que se prepare para estágios, empregos ou entrevistas em ML. Algoritmos de Machine Learning abordados: Irá aprender e implementar os seguintes algoritmos com projetos práticos: Regressão Linear; Regressão Linear Múltipla; Regressão Polinomial; Regressão Logística; K-Vizinhos Mais Próximos (KNN); Máquina de Vetores de Suporte (SVM); Naive Bayes; Árvore de Decisão; Floresta Aleatória; Agrupamento K-Means. O que vai aprender: Fluxo de trabalho completo de Machine Learning; Pré-processamento de dados, engenharia de recursos e análise exploratória de dados (EDA); Treino, teste, validação e avaliação de desempenho de modelos; Como escolher o algoritmo certo. Para um determinado problemaPré-requisitosConhecimentos básicos de programação em PythonDisposição para aprender a matemática por detrás da aprendizagem automática (explicada de forma simples)Não é necessária experiência prévia em aprendizagem automática ou ciência de dados. Resultados da carreiraApós concluir este curso, terá confiança para:Construir modelos de aprendizagem automática a partir do zeroConseguir estágios e vagas de nível inicial em aprendizagem automáticaAplicar a aprendizagem automática a problemas de negócios do mundo realAvançar para a IA avançada e a aprendizagem automática profundo. Divulgação:Este curso utiliza imagens e conteúdo visual gerado por IA para uma melhor explicação e apresentação. A voz, o conhecimento e os métodos de ensino do instrutor são utilizados ao longo do curso.
Para quem é este curso
Os estudantes que desejam iniciar uma carreira em aprendizagem automática ou ciência de dados
Os programadores de software que desejam adicionar competências de aprendizagem automática ao seu perfil
Qualquer pessoa interessada em aprender como as máquinas aprendem com dados