
University of St Andrews - Online
Curso em Intermediário: Aprendizado de máquina de ponta a pontaOnline United Kingdom
DURAÇÃO
41 Days
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
Solicitar prazo de inscrição
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Jul 2025
PROPINAS
GBP 1.800
FORMATO DE ESTUDO
Ensino à distância
Introdução
Melhore os seus conhecimentos de aprendizagem automática, aprofundando algoritmos mais complexos e aplicações do mundo real.
Este curso de curta duração destina-se a profissionais que procuram compreender os conceitos e as tecnologias que sustentam a aprendizagem automática moderna.
Neste curso, ficará a conhecer os métodos modernos de aprendizagem automática através de cinco tópicos:
- A classificação explica a melhor forma de prever classes discretas, por exemplo, aceitar ou rejeitar pedidos de crédito.
- Training Models apresenta os métodos utilizados para resolver o problema central de otimização: qual a variante de uma classe de modelos que apresenta o menor erro?
- Trees & Random Forests explora a forma como os modelos de árvores podem ser derivados, alargados e implementados para produzir modelos com estimativas validadas de desempenho em novas instâncias de dados.
- A redução da dimensionalidade abrange os fundamentos e os métodos aplicáveis à redução do número de caraterísticas utilizadas nos modelos de aprendizagem automática preditiva.
- A aprendizagem não supervisionada considera a forma de aprender e implementar modelos para os quais não existe uma variável-alvo.
O código Python avançado é fornecido e explicado para cada tópico. Os seus principais resultados de aprendizagem são determinar quais os modelos aplicáveis a diferentes dados e objectivos, e realizar o ajuste de hiperparâmetros ou a seleção de modelos, conforme apropriado ao modelo.
Galeria
Alunos ideais
O curso é destinado a profissionais com alto nível de conhecimento numérico que buscam entender os principais conceitos, métodos e tecnologias que sustentam o aprendizado de máquina moderno.
Os tópicos explicam os principais métodos usados para derivar modelos que irão prever de forma confiável e robusta instâncias novas e inéditas.
A capacidade de contribuir para esses fluxos de trabalho é uma habilidade essencial em muitos campos, incluindo:
- finanças (prevenção de fraudes e decisões de crédito)
- cuidados de saúde (decisões diagnósticas e prognósticas)
- marketing (anúncios direcionados e retenção de clientes).
Admissões
Program delivery
Formato de ensino
Este é um curso curto de aprendizagem on-line no seu próprio ritmo, com conteúdo de palestras, elementos interativos e acesso a uma masterclass com o líder do curso após a conclusão do curso.
O tempo dedicado a este curso é normalmente de seis a oito horas por semana.