01
Fundamentos sólidos
Entenda neurônios artificiais, pesos, bias, camadas e funções de ativação.
Treinamento Preditiva
Curso Prático de Redes Neurais e Machine Learning
Aprenda a projetar, treinar e avaliar redes neurais aplicadas a problemas reais de previsão, classificação e visão computacional.
O que você desenvolverá
Uma visão estruturada das redes neurais, combinando fundamentos, experimentação prática e aplicações em negócios.
02
Treinamento de modelos
Compreenda forward propagation, backpropagation, learning rate e funções de custo.
03
Melhor generalização
Aprenda a identificar overfitting e aplicar regularização, dropout e early stopping.
04
Aplicações reais
Explore regressão, classificação, previsão e visão computacional.
Conteúdo programático
Uma jornada gradual, dos conceitos fundamentais até arquiteturas e técnicas modernas.
01
Inteligência Artificial e Machine Learning
IA, Machine Learning, Deep Learning, regressão, classificação e principais aplicações.
02
Fundamentos matemáticos
Vetores, matrizes, estatística básica, normalização e padronização dos dados.
03
O neurônio artificial
Entradas, pesos, bias, soma ponderada e funcionamento do perceptron.
04
Funções de ativação
Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU e funções utilizadas nas camadas de saída.
05
Arquiteturas MLP
Camadas ocultas, quantidade de neurônios e critérios para selecionar uma arquitetura.
06
Treinamento e backpropagation
Propagação direta, cálculo do erro, derivadas, gradientes e atualização dos pesos.
07
Otimizadores modernos
SGD, Momentum, RMSProp, Adam, AdamW e influência da taxa de aprendizado.
08
Generalização e regularização
Underfitting, overfitting, dropout, weight decay, early stopping e validação.
09
Avaliação de modelos
MAE, RMSE, R², accuracy, precision, recall, F1 score e matriz de confusão.
10
Redes Convolucionais
Convolução, filtros, feature maps, pooling, classificação de imagens e data augmentation.
Para quem é este curso?
Para profissionais que desejam compreender redes neurais de forma aplicada, sem depender inicialmente de programação avançada.
- Engenheiros e profissionais de áreas técnicas
- Analistas de dados, negócios e planejamento
- Profissionais de Tecnologia da Informação
- Gestores que precisam avaliar projetos de Inteligência Artificial
- Estudantes e profissionais em transição de carreira
- Usuários de Excel interessados em Machine Learning
Sobre os Instrutores
Os treinamentos da Preditiva são conduzidos por profissionais com experiência em Inteligência Artificial, Machine Learning, análise de dados e aplicações corporativas.
O conteúdo foi desenvolvido para combinar fundamentos teóricos, exercícios práticos e estudos de caso reais, proporcionando uma experiência de aprendizado objetiva e aplicável ao ambiente profissional.
Os instrutores selecionados para cada turma possuem conhecimento técnico na área e experiência na utilização de técnicas de aprendizado de máquina para resolução de problemas de negócio.
Perguntas frequentes
Preciso saber programar?
Não é necessário possuir conhecimentos avançados de programação. O treinamento enfatiza a compreensão dos conceitos e a aplicação prática por meio de exemplos orientados.
Preciso conhecer redes neurais?
Não. O conteúdo começa pelos fundamentos e evolui gradualmente para arquiteturas e técnicas mais avançadas.
O curso utiliza o SmartPredictions?
Sim. O SmartPredictions será utilizado em demonstrações práticas para aproximar os conceitos de Machine Learning do ambiente do Excel.
Haverá certificado?
Sim. Os participantes que cumprirem os critérios definidos para a turma receberão certificado de participação.
Quando será realizada a próxima turma?
As datas, o formato, a carga horária e as condições comerciais serão divulgados aos interessados antes da abertura das inscrições.
Quer participar da próxima turma?
Entre em contato para receber informações sobre datas, formato do treinamento, carga horária e inscrições.
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