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Dicas Extras

- Dicas e Ferramentas: Utilize plataformas como Kaggle para encontrar desafios e conjuntos de dados para prática, e faça uso de notebooks Jupyter para documentação e execução de códigos interativos.
- Informações Adicionais: Considere estudar ética em IA e suas implicações sociais, um aspecto cada vez mais importante no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial.

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Passo a Passo

Passo 1 - Revise os conceitos fundamentais de programação e matemática necessários para IA, como álgebra linear, cálculo e estatística.


Passo 2 - Configure seu ambiente de desenvolvimento instalando Python e bibliotecas populares como NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow e PyTorch.


Passo 3 - Escolha um projeto simples para começar, como a classificação de flores utilizando o conjunto de dados Iris.


Passo 4 - Implemente um modelo de aprendizado de máquina básico utilizando o algoritmo k-NN (K-Nearest Neighbors) e treine-o com os dados do conjunto.


Passo 5 - Avalie a precisão do seu modelo usando técnicas de validação, como a validação cruzada.


Passo 6 - Avance para a construção de um modelo de rede neural simples utilizando TensorFlow e treine-o com dados de um conjunto de dados, como MNIST.


Passo 7 - Experimente ajustar hiperparâmetros do modelo para melhorar sua acurácia e entender como diferentes parâmetros afetam o desempenho.


Passo 8 - Explore o uso de técnicas de pré-processamento de dados, como normalização e divisão de dados em conjuntos de treinamento e teste.


Passo 9 - Desenvolva um projeto maior, como a criação de um classificador para reconhecimento de imagens de gatos e cachorros usando transfer learning.


Passo 10 - Documente todo o processo de desenvolvimento do projeto e prepare uma apresentação para explicar suas descobertas e resultados.


Passo 11 - Participe de comunidades online de IA, como fóruns e grupos de estudos, para troca de experiências e aprendizado contínuo.


Passo 12 - ### Extras:


Passo 13 - - Dicas e Ferramentas: Utilize plataformas como Kaggle para encontrar desafios e conjuntos de dados para prática, e faça uso de notebooks Jupyter para documentação e execução de códigos interativos.


Passo 14 - - Informações Adicionais: Considere estudar ética em IA e suas implicações sociais, um aspecto cada vez mais importante no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial.


Como aprender programação de IA de forma prática

Aprenda programação de IA de forma prática com este minicurso. Projetos reais, algoritmos e ferramentas populares para desenvolvedores intermediários.

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8 horas

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Intermediario

Este minicurso é projetado para estudantes com conhecimento intermediário em programação que desejam se aprofundar na área da inteligência artificial. Durante o curso, os participantes serão guiados por uma série de passos práticos que incluem a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados e uso de bibliotecas populares como TensorFlow e PyTorch. Além disso, o curso promoverá a resolução de problemas do mundo real através de projetos práticos, preparando os alunos para aplicarem suas habilidades em cenários concretos. O enfoque será em aprender fazendo, permitindo que os alunos compreendam não apenas a teoria por trás da IA, mas também como aplicar técnicas em programação para desenvolver soluções eficazes.

Como aprender programação de IA de forma prática
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