5 cursos gratuitos para entender sobre Machine Learning

Para ajudar você a navegar neste assunto complexo, compilamos cinco cursos gratuitos, totalmente online

28/10/2024 07:02

O Machine Learning (Aprendizado de Máquina, em português) se tornou rapidamente um pilar fundamental na tecnologia moderna, permitindo que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente por meio da experiência.

Não importa se você está se aventurando em IA, ciência de dados ou qualquer área orientada por tecnologia, entender algoritmos de Machine Learning é essencial.

5 cursos gratuitos para entender sobre Machine Learning
5 cursos gratuitos para entender sobre Machine Learning - PhonlamaiPhoto/iStock

Para ajudar você a navegar neste assunto complexo, compilamos cinco cursos gratuitos, totalmente online, que darão a você uma base sólida em algoritmos de Machine Learning.

5 cursos gratuitos para entender sobre Machine Learning

1 – Introdução ao Machine Learning (Coursera)

Este curso, oferecido pela Universidade de Stanford, é uma das introduções mais conhecidas e amplamente recomendadas sobre Machine Learning. Andrew Ng, cofundador do Google Brain e ex-chefe do Baidu AI Group, orienta você pelos conceitos principais de aprendizado de máquina, mineração de dados e reconhecimento de padrões estatísticos.

O curso é estruturado para introduzir gradualmente técnicas de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística , redes neurais e muito mais. O que diferencia este curso é sua abordagem prática, com aplicações do mundo real, como reconhecimento de fala, pesquisa na web e carros autônomos. Você também ganhará experiência com o ambiente de programação Octave, que permite fácil implementação de algoritmos.

Este curso fornece uma visão holística do Machine Learning, tornando-o um ponto de partida perfeito para qualquer um que leve a sério o mergulho profundo em algoritmos. Você pode acessá-lo gratuitamente, embora haja uma opção de pagar por um certificado.

2 – Introdução ao Machine Learning para codificadores (fast.ai)

Este curso é projetado para pessoas que já têm alguma experiência em codificação, particularmente em Python. Se você é um programador que busca fazer a transição para machine learning, este é um ponto de partida ideal.

Criado pela fast.ai, este curso se concentra na experiência prática de codificação e avança rapidamente para a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina sem se atolar em teorias desnecessárias.

O que é ótimo na abordagem da fast.ai é sua ênfase na construção de modelos desde o primeiro dia. O curso começa mostrando como construir um classificador de imagens de última geração usando aprendizado profundo e, em seguida, explica os algoritmos por trás dele.

À medida que você avança, você se aprofundará em conceitos essenciais de aprendizado de máquina, como descida de gradiente , árvores de decisão e redes neurais convolucionais (CNNs).

Essa abordagem prática garante que você aprenda a trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina em aplicações da vida real, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem e muito mais. Acesse gratuitamente aqui.

3 – Curso intensivo de Machine Learning do Google

Se você está procurando uma introdução ao aprendizado de máquina no seu próprio ritmo e para iniciantes, este curso intensivo do Google é uma excelente opção.

Desenvolvido por especialistas da equipe de IA do Google, este curso fornece tanto a teoria quanto os aspectos práticos do aprendizado de máquina. É uma excelente maneira de compreender rapidamente algoritmos essenciais como regressão linear , classificação, clustering e redes neurais.

O curso inclui aulas interativas, estudos de caso do mundo real e exercícios de codificação usando o TensorFlow, uma das estruturas de aprendizado de máquina mais amplamente usadas atualmente. O uso do TensorFlow também prepara você para trabalhos futuros em ambientes de aprendizado de máquina mais complexos, à medida que você se familiariza com uma ferramenta padrão do setor.

Um dos destaques são os exercícios práticos, que dão a você feedback imediato e permitem que você experimente algoritmos conforme avança. Você também aprenderá a matemática básica por trás desses algoritmos, garantindo que você entenda como eles funcionam em seu núcleo. Basta acessar aqui.

4 – Machine Learning aplicado com Python (Coursera)

Este curso, oferecido pela Universidade de Michigan, é ideal para entusiastas de Python que desejam se concentrar na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina.

Como parte da especialização em Ciência de Dados Aplicada com Python, ele oferece um forte foco em aspectos práticos do aprendizado de máquina, usando bibliotecas populares de aprendizado de máquina do Python, como Scikit-learn e Pandas.

Neste curso, você explorará diferentes algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados , incluindo árvores de decisão, florestas aleatórias, k-vizinhos mais próximos (KNN) e máquinas de vetores de suporte (SVM).

Além de criar modelos, o curso demonstra como o aprendizado de máquina pode ser aplicado a cenários do mundo real, como organizar subcontas para orçamento, segmentação de clientes , rastrear estoque em vários locais e gerenciar tarefas em fluxos de trabalho de projetos.

Ao final do curso, você terá uma sólida compreensão de como usar Python para criar modelos e resolver problemas de ML em um contexto prático e real. Para acessar, é só clicar aqui.

5 – Elementos de IA pela Universidade de Helsinque e Reaktor

Se você está procurando um curso que não se aprofunde muito em codificação, mas ainda ofereça uma compreensão abrangente de algoritmos de aprendizado de máquina, o Elements of AI é uma ótima escolha. Este curso, criado pela Universidade de Helsinki e Reaktor, é projetado para iniciantes absolutos, oferecendo uma ampla introdução à IA e ao aprendizado de máquina.

Os Elementos da IA ​​são divididos em seis capítulos que abordam os principais conceitos de IA, aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de tomada de decisão.

Ele evita sobrecarregar iniciantes com matemática complexa ou codificação pesada, tornando-o ideal para aqueles que vêm de origens não técnicas. O curso fornece explicações simples, mas eficazes, de algoritmos de aprendizado de máquina e os princípios que os governam , usando exemplos do mundo real, como processamento de linguagem e reconhecimento facial.

Um dos benefícios deste curso é sua flexibilidade; você pode ir no seu próprio ritmo, e ele está disponível em vários idiomas (basta acessar aqui).

Com sua apresentação clara e envolvente, o Elements of AI é perfeito para qualquer um que queira entender o contexto mais amplo dos algoritmos de machine learning sem se perder em detalhes técnicos.