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16.04.07 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (PHYTON)

Pré-Requisitos
A frequência desta formação requer que os participantes tenham computador próprio com ligação à internet.

A Inteligência artificial (IA) é a capacidade que uma máquina tem para reproduzir competências semelhantes às humanas como é o caso
do raciocínio, a aprendizagem, o planeamento e a criatividade. A IA permite que os sistemas técnicos compreendam o ambiente que os
rodeia, lidem com o que entendem e resolvem problemas, agindo no sentido de alcançar um objetivo específico. O computador recebe
dados (já preparados ou recolhidos através dos seus próprios sensores, por exemplo, com o uso de uma câmara), processa-os e responde.

CONTEÚDOS PROGRAMÁTICOS
OBJECTIVOS
A inteligência artificial é considerada primordial para a transformação digital
Neste curso, vai aprender tudo sobre uma área muito da sociedade e tornou-se uma prioridade da UE. Estão previstas futuras
versátil que já faz parte do nosso dia a dia, e Python, aplicações que poderão trazer mudanças enormes, mas a IA já está presente
uma linguagem de programação que facilita a criação no nosso quotidiano.
de programas. Vai adquirir competências nas áreas
de programação, desenvolver soluções e aplicações O curso vai permitir integrar novos desenvolvimentos de IA em sistemas
computacionais nos domínios da inteligência artificial informáticos já existentes e a desenhar, desenvolver e implementar as
e ciência de dados, vai saber escolher modelos suas técnicas. São trabalhadas competências em algoritmia, estatística,
métodos numéricos, otimização, programação, fundamentos da computação,
adequados ao objetivo, conjuntos de dados, algoritmos aprendizagem computacional, sistemas de informação, inteligência artificial,
e bibliotecas. machine learning e processamento de imagem.

DESTINATÁRIOS
1. Introdução a Estatística
Profissionais que desempenham funções na área de
desenvolvimento de software. 2. Introdução a Python

3. Introdução a SQL

4. Estruturas de bases de dados em Python
5. Recolha de dados em Python

6. Visualização de Dados em Python e Power BI
INFORMAÇÕES 7. Fundamentos de Machine Learning com SciKit Learn

Horas: 60h
Horário: Consultar Plano de Formação 8. Supervised Machine Learning I
Material Entregue: Material de Apoio à Formação
Formação: Vídeo Conferencia 9. Métodos de avaliação e selecção de modelos
Regime: Laboral / Pós-Laboral
10. Supervised Machine Learning II

11. Unsupervised Machine Learning I
METODOLOGIAS UTILIZADAS

As metodologias a utilizar privilegiam os aspetos
práticos e o uso constante de exercícios e de
pequenos casos. Desta forma, garante-se uma
enriquecedora troca de experiências entre os
diferentes participantes e uma aprendizagem com
vertente prática.

16 ANGOLA +244 225 400 399 | www.get-ao.com ∙ PORTUGAL +351 244 820 630 | www.get-pt.pt ∙ MOÇAMBIQUE +258 857 367 374 | www.get-mz.com