Descrição
Introdução à IA e Aprendizado de Máquina é um caminho de aprendizado do LinkedIn Learning que apresenta IA e aprendizado de máquina desde o básico, combinando fundamentos conceituais com prática de ferramentas em uma sequência de sete cursos.
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O caminho agrupa sete cursos individuais do LinkedIn Learning, cada um de um instrutor diferente, totalizando aproximadamente 10 horas: Fundamentos de Inteligência Artificial: Máquinas Pensantes (Doug Rose, 1h36m) cobre IA forte e fraca e abordagens principais como aprendizado de máquina; Fundamentos de Aprendizado de Máquina: Álgebra Linear (Terezija Semenski, 1h21m) cobre a matemática por trás dos algoritmos de ML; Aprendizado Profundo: Introdução (2024) (Kumaran Ponnambalam, 1h13m) cobre os conceitos básicos para fazer um modelo de aprendizado profundo funcionar; Módulos Práticos de IA: Processamento de Imagens com Python (Eduardo Corpeño, 2h10m) cobre a construção de algoritmos de processamento de imagens do zero e o uso de bibliotecas para projetos reais; Fundamentos de Aprendizado por Reforço (Khaulat Abdulhakeem, 44m) cobre a terminologia e tipos de problemas de RL; Aprendizado de Máquina Prático com PyTorch (Helen Sun, 56m) cobre a construção de modelos com PyTorch; e Fundamentos de Inteligência Artificial: Redes Neurais (Gwendolyn Stripling, 1h56m) cobre as técnicas por trás das redes neurais artificiais. Completar todos os sete cursos garante um distintivo de conclusão.
Ao final do caminho, espera-se que os alunos compreendam como a IA e o aprendizado de máquina funcionam, como a IA levanta questões sobre responsabilidade e segurança, como analisar modelos de aprendizado de máquina para desempenho e como construir redes neurais usando PyTorch e Keras.
O acesso requer uma assinatura do LinkedIn Learning, e um teste gratuito de 1 mês é oferecido para novos usuários.
O caminho é voltado para pessoas que estão se aprimorando para funções de engenheiro de aprendizado de máquina ou cientista de dados; sua estrutura introdutória e a curta duração de cada curso o tornam um ponto de partida em vez de uma especialização profunda. O LinkedIn observa que o caminho está programado para uma atualização de conteúdo em torno de 2 de novembro de 2026, portanto, os alunos que buscam o distintivo de conclusão devem finalizar antes dessa data ou podem precisar completar cursos adicionais.
- CategoriaTreinamento corporativo e e-learning
- Modelo de preçosGrátis
Recursos principais de Introdução à IA e Aprendizado de Máquina
Currículo de sete cursos cobrindo fundamentos de IA, matemática de aprendizado de máquina e redes neurais
Cerca de 10 horas de instrução em vídeo combinada
Módulos práticos para processamento de imagens em Python e construção de modelos em PyTorch
Um curso dedicado aos fundamentos do aprendizado por reforço
Módulo de álgebra linear cobrindo a matemática por trás dos algoritmos de ML
Curso básico de aprendizado profundo para fazer um modelo funcional
Distintivo de conclusão ao finalizar todo o caminho
Instrução de seis especialistas nomeados em assuntos ao longo dos sete cursos
Como usar Introdução à IA e Aprendizado de Máquina?
Inicie um teste gratuito: inscreva-se para o teste gratuito de 1 mês do LinkedIn Learning para desbloquear o caminho
Siga a sequência: trabalhe pelos sete cursos na ordem, começando pelos fundamentos de IA
Pratique com código: complete os exercícios práticos de processamento de imagens e PyTorch
Complete cada curso: finalize o caminho antes da atualização de 2 de novembro de 2026 para manter a continuidade em direção ao distintivo
Ganhe seu distintivo: finalize todos os sete cursos para receber o distintivo de conclusão
Casos de uso de Introdução à IA e Aprendizado de Máquina
- Transição de carreira para IA/ML
- Fundamentos de redes neurais
- Processamento de imagens aplicado
