INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING


1	Entregável do Bloco:
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4	Inteligência Artificial: Model LifeCycle
5	Explicar os conceitos básicos de Machine Learning
6	Criar modelos simples de Machine Learning
7	Comparar o desempenho de modelos de Machine Learning utilizando validação cruzada
8	Avaliar modelos através de diferentes figuras de mérito
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10	Dados para Machine Learning: Feature Engineering
11	Manipular dados numéricos para algoritmos de Machine Learning
12	Manipular dados textuais para algoritmos de Machine Learning
13	Vetorizar dados categóricos para algoritmos de Machine Learning
14	Reduzir dimensionalidade através da análise de componentes principais (PCA)
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16	Inteligência Artificial: Classificação
17	Desenvolver modelos usando Árvores de Decisão
18	Desenvolver modelos usando Support Vector Machine (SVM)
19	Desenvolver modelos usando Ensemble Learning
20	Desenvolver modelos melhores priorizando as features mais relevantes do problema
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22	Inteligência Artificial: Clusterização
23	Desenvolver modelos usando K-Médias
24	Desenvolver modelos usando Clusterização Hierárquica
25	Desenvolver modelos usando DBScan
26	Desenvolver modelos para extrair tópicos de textos
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28	Projeto de Bloco: Inteligência Artificial e Machine Learning
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