Multi Ensino Americana

Sobre nosso curso de Inteligência artificial:

Curso de Inteligência Artificial com Python – Do Zero ao Avançado

O Curso de Inteligência Artificial com Python da Multiensino Americana é a formação mais completa para quem deseja aprender desde a programação básica até o desenvolvimento de soluções avançadas em Machine Learning e Deep Learning. Com um conteúdo prático e atualizado, você vai dominar as ferramentas e bibliotecas mais usadas no mercado, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, OpenCV e SpaCy.

Durante o curso, você aprenderá a:
✅ Programar em Python e aplicar lógica de programação;
✅ Manipular e analisar dados com NumPy e Pandas;
✅ Criar visualizações profissionais com Matplotlib, Seaborn e Plotly;
✅ Desenvolver modelos de Machine Learning (KNN, Naive Bayes, SVM, Árvores de Decisão, Random Forest, XGBoost, Regressão e Agrupamento);
✅ Implementar Redes Neurais, CNNs, RNNs e LSTMs com TensorFlow e Keras;
✅ Aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) com NLTK e SpaCy;
✅ Trabalhar com Visão Computacional usando OpenCV e PyTesseract;
✅ Explorar Reinforcement Learning e integração com a API da OpenAI;
✅ Compreender ética em IA e LGPD para uso responsável da tecnologia.

📌 Carga horária: 180 horas | Do básico ao avançado
📜 Certificado válido em todo o Brasil

🚀 Ao final, você estará preparado para atuar como Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou Desenvolvedor de IA, pronto para enfrentar os maiores desafios da indústria 4.0.

Carga horária: 180 hora(s) Categoria: INFORMÁTICA

Temos o melhor preço para você.

De R$ 1.850,00 por apenas R$ 1.200,00 ou 12x de R$ 100,00

Nossas Vantagens

Certificado Reconhecido.

Suporte online de Segunda/Sábado das 8 até as 18 horas.

Aulas de qualidade com aprendizado garantido.

Estude no seu ritmo e revise quantas vezes quiser.

Veja no vídeo abaixo os motivos para fazer um curso EAD

Cronograma do curso

Módulo 01 - Introdução

Módulo 01 - Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle

Módulo 01 - Listas e Dicionários

Módulo 01 - Lista de Exercícios de Lógica

Módulo 01 - Funções no Python

Módulo 02 - Numpy: Arrays e Operações Básicas

Módulo 02 - Numpy: Operações de Comparação e Algébricas

Módulo 02 - Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas

Módulo 02 - Exercícios com Numpy

Módulo 03 - Introdução ao Pandas

Módulo 03 - Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos

Módulo 03 - Pandas: Introdução à Análise Exploratória

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 1

Módulo 03 - Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados - Parte 2

Módulo 03 - Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais

Módulo 04 - Matplotlib: Parte 1

Módulo 04 - Matplotlib

Módulo 04 - Seaborn: Parte 1

Módulo 04 - Seaborn: Parte 2

Módulo 04 - Plotly

Módulo 05 - Introdução ao Machine Learning

Módulo 05 - Introdução ao Scikit-learn e KNN

Módulo 05 - KNN: Ajuste de Parâmetros

Módulo 05 - Naive Bayes

Módulo 05 - Support Vector Machine

Módulo 05 - Árvore de Decisão

Módulo 05 - Random Forest

Módulo 05 - XGBoost

Módulo 05 - Modelos de Regressão com Scikit-learn

Módulo 05 - Regressão Linear

Módulo 05 - Agrupamento com K-Means

Módulo 05 - Agrupamento com DBSCAN

Módulo 05 - Análise de Componentes Principais

Módulo 05 - Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos

Módulo 05 - Tratamento de Variáveis Categóricas

Módulo 05 - Seleção de Features

Módulo 05 - Validação Cruzada

Módulo 05 - Ajuste Fino de Hiperparâmetros

Módulo 06 - Introdução às Redes Neurais

Módulo 06 - Perceptron

Módulo 06 - Multilayer Perceptron

Módulo 07 - Introdução ao Deep Learning

Módulo 07 - Introdução ao TensorFlow e Keras

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)

Módulo 07 - Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)

Módulo 07 - Implementação de uma Rede LSTM

Módulo 08 - Integração com a API da OpenAI

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: NLTK

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: SpaCy

Módulo 08 - Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução

Módulo 08 - Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV

Módulo 08 - Tópicos Especiais: PyTesseract

Módulo 08 - Ética em IA e LGPD