Inteligência artificial

01 Módulo 01 – Introdução
02 Módulo 01 – Variáveis, Operadores Lógicos e Estruturas de Controle
03 Módulo 01 – Listas e Dicionários
04 Módulo 01 – Lista de Exercícios de Lógica
05 Módulo 01 – Funções no Python
06 Módulo 02 – Numpy: Arrays e Operações Básicas
07 Módulo 02 – Numpy: Operações de Comparação e Algébricas
08 Módulo 02 – Numpy: Funções Matemáticas e Estatísticas
09 Módulo 02 – Exercícios com Numpy
10 Módulo 03 – Introdução ao Pandas
11 Módulo 03 – Manipulação de DataFrames e Leitura de Arquivos
12 Módulo 03 – Pandas: Introdução à Análise Exploratória
13 Módulo 03 – Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados – Parte 1
14 Módulo 03 – Pandas: Limpeza e Tratamento de Dados – Parte 2
15 Módulo 03 – Pandas: Análise Exploratória em Séries Temporais
16 Módulo 04 – Matplotlib: Parte 1
17 Módulo 04 – Matplotlib
18 Módulo 04 – Seaborn: Parte 1
19 Módulo 04 – Seaborn: Parte 2
20 Módulo 04 – Plotly
21 Módulo 05 – Introdução ao Machine Learning
22 Módulo 05 – Introdução ao Scikit-learn e KNN
23 Módulo 05 – KNN: Ajuste de Parâmetros
24 Módulo 05 – Naive Bayes
25 Módulo 05 – Support Vector Machine
26 Módulo 05 – Árvore de Decisão
27 Módulo 05 – Random Forest
28 Módulo 05 – XGBoost
29 Módulo 05 – Modelos de Regressão com Scikit-learn
30 Módulo 05 – Regressão Linear
31 Módulo 05 – Agrupamento com K-Means
32 Módulo 05 – Agrupamento com DBSCAN
33 Módulo 05 – Análise de Componentes Principais
34 Módulo 05 – Engenharia de Recursos: PCA para Extração de Recursos
35 Módulo 05 – Tratamento de Variáveis Categóricas
36 Módulo 05 – Seleção de Features
37 Módulo 05 – Validação Cruzada
38 Módulo 05 – Ajuste Fino de Hiperparâmetros
39 Módulo 06 – Introdução às Redes Neurais
40 Módulo 06 – Perceptron
41 Módulo 06 – Multilayer Perceptron
42 Módulo 07 – Introdução ao Deep Learning
43 Módulo 07 – Introdução ao TensorFlow e Keras
44 Módulo 07 – Implementação de uma Rede Neural Simples com TensorFlow
45Módulo 07 – Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN)
46 Módulo 07 – Implementação de uma Rede Neural Convolucional (CNN)
47 Módulo 07 – Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNN)
48 Módulo 07 – Implementação de uma Rede Neural Recorrente (RNN)
49 Módulo 07 – Introdução às Redes Long Short-Term Memory (LSTM)
50 Módulo 07 – Implementação de uma Rede LSTM
51 Módulo 08 – Integração com a API da OpenAI
52 Módulo 08 – Tópicos Especiais em NLP: NLTK
53 Módulo 08 – Tópicos Especiais em NLP: SpaCy
54 Módulo 08 – Tópicos Especiais em NLP: Análise de Sentimentos
55 Módulo 08 – Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Introdução
56 Módulo 08 – Tópicos Especiais em Reinforcement Learning: Projeto Introdutório
57 Módulo 08 – Tópicos Especiais em Visão Computacional: Introdução
58 Módulo 08 – Tópicos Especiais em Visão Computacional: OpenCV
59 Módulo 08 – Tópicos Especiais: PyTesseract
60 Módulo 08 – Ética em IA e LGPD