6 Cursos grátis de Machine Learning (Mais de 3000 horas/aula)

Atendendo a pedidos dos internautas encontramos 6 Cursos gratuitos de Machine Learning  (Aprendizado de Máquina) esta  super compilação conta com muito mais de 3000 horas/aula!


 

O que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquina?

 

Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um método de análise de dados que visa a automatização.Para isso usa algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, o aprendizado de máquinas e permite que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados.

O aspecto interativo do aprendizado de máquinas é importante porque, conforme os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar de forma independente. Eles aprendem com os cálculos anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis e reproduzíveis. É uma ciência que não é nova, mas que está ganhando um novo impulso.

Devido as novas tecnologias de computação, o aprendizado de máquina de hoje não é como o aprendizado de máquina do passado. Enquanto muitos algoritmos de machine learning estiveram por aí por bastante tempo, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a big data – cada vez mais e cada vez mais rápido – é um desenvolvimento recente.

O interesse por profissionais com conhecimento em Machine Learning vem aumentando drasticamente nos últimos anos.

O interesse no aprendizado de máquina ressurgiu devido aos mesmos fatores que tornaram a mineração de dados e a análise Bayesiana mais populares do que nunca. Coisas como o crescente volume e variedade de dados disponíveis, o processamento computacional que está mais barato e mais poderoso, e o armazenamento de dados de forma acessível.

Isso quer dizer que é possível produzir de forma rápida e automática modelos que permitam analisar dados maiores e muito mais complexos e fornecer resultados mais rápidos e precisos. O resultado? Previsões de alto valor que podem levar a melhores decisões e ações inteligentes em tempo real sem a intervenção humana.

Um segredo para a produção de ações inteligentes em tempo real é o desenvolvimento de modelo automatizados. Pessoas podem normalmente criar um ou dois bons modelos por semana; o aprendizado de máquina pode criar milhares de modelos por semana.

 


Se você pretende se aventurar nos estudos de Machine Learning nos realmente recomendamos que você adicione esta mega compilação de cursos e videoaulas do Suporte Ninja ao seu favoritos e compartilhe para ajudar seus amigos a encontrar o conteúdo!

 


6 Cursos grátis de inteligencia artificial - Machine Learning (Aprendizado de Máquina) da Udacity

Curso gratuito de Introdução ao Aprendizado de Máquina (Udacity)

Reconhecimento de Padrões para diversão e lucro

Neste curso da Udacity, você vai aprender fazendo! Lá vocês vão dar vida ao aprendizado de máquina, aprendendo casos de uso fascinantes e como resolver problemas interessantes do mundo real, como carros de auto-condução.

Ao fim deste curso introdutório grátis, você será capaz de analisar dados usando técnicas de aprendizado de máquina, e você também vai estar preparado para fazer o curso Nanodegree Analista de Dados.

     O curso inclui:

  •  Videoaulas
  •  Testes interativos
  •  Aulas com profissionais do setor
  •  Ritmo individual de aprendizado
  •  Comunidade de apoio aos alunos

Pré-requisitos para o Curso da Udacity

Para ter sucesso neste curso, você deve ser proficiente em programação em Python e estatísticas básicas. Se você precisar de uma reciclagem sobre qualquer um desses tópicos, você pode verificar esses cursos:

  • Introdução à Ciência da Computação (Você deve saber estruturas de dados básicos e instruções de controle, e ser capaz de escrever funções e importá-las.)
  • Estatística Inferencial
  • Estatística Descritiva

 

FAÇA O CADASTRO NO SITE E INICIE O CURSO DE MACHINE LEARNING GRÁTIS DA UDACITY AQUI!


Cursos grátis de inteligencia artificial - Machine Learning (Aprendizado de Máquina) do MIT

Curso em grátis em inglês de introdução a Machine Learning (Aprendizado de Máquina) do MIT!

O curso de Machine Learning do MIT é um curso introdutório sobre aprendizagem em máquina que fornece uma visão geral de muitos conceitos, técnicas e algoritmos na aprendizagem em máquina. O curso começa com tópicos como classificação e regressão linear e terminando com tópicos mais recentes. O curso dará ao aluno as idéias básicas e a intuição por trás dos modernos métodos de aprendizagem de maquina, bem como uma compreensão um pouco mais formal de como, por que e quando eles funcionam.

Os intrutores do curso são:

Professor. Tommi Jaakkola

Rohit Singh
(Assistente Técnico)

Ali Mohammad
(Assistente Técnico)

    Alguns exemplos de projetos incluídos neste curso do MIT:

  • Aplicar / Desenvolver um método de aprendizagem de máquina para resolver um problema específico
  • Uma abordagem de aprendizado de máquina para classificar seu correio recebido
  • Prever os preços das ações com base na variação do preço passado
  • Prever como as pessoas classificariam filmes, livros, etc.
  • Dados de expressão gênica de cluster, como modificar métodos existentes para resolver o problema e melhorar
    Pesquisas / Avaliações
  • Complexidade dos classificadores, conceitos diferentes, comparação
  • Estabilidade algorítmica, quais métodos têm garantia de estabilidade e onde podemos aplicar esses conceitos
    Filtragem colaborativa, quais métodos estão disponíveis para resolver problemas colaborativos de filtragem, em que contexto foram encontrados efetivos
  • Métodos de aprendizagem de máquinas para dados genômicos, são efetivos, o que está faltando, quais métodos são calibrados, como modificar um método para melhorar a calibração
  • Problemas teóricos
  • A generalização garante um algoritmo específico
  • Aprendizagem de classes de conceito específicas
  • Convergência / consistência de um método de estimação específico

Notas de material de estudo complementar:

LEC # TOPICS
1 Introduction, linear classification, perceptron update rule (PDF)
2 Perceptron convergence, generalization (PDF)
3 Maximum margin classification (PDF)
4 Classification errors, regularization, logistic regression (PDF)
5 Linear regression, estimator bias and variance, active learning (PDF)
6 Active learning (cont.), non-linear predictions, kernals (PDF)
7 Kernal regression, kernels (PDF)
8 Support vector machine (SVM) and kernels, kernel optimization (PDF)
9 Model selection (PDF)
10 Model selection criteria (PDF)
11 Description length, feature selection (PDF)
12 Combining classifiers, boosting (PDF)
13 Boosting, margin, and complexity (PDF)
14 Margin and generalization, mixture models (PDF)
15 Mixtures and the expectation maximization (EM) algorithm (PDF)
16 EM, regularization, clustering (PDF)
17 Clustering (PDF)
18 Spectral clustering, Markov models (PDF)
19 Hidden Markov models (HMMs) (PDF)
20 HMMs (cont.) (PDF)
21 Bayesian networks (PDF)
22 Learning Bayesian networks (PDF)
23 Probabilistic inference

Guest lecture on collaborative filtering (PDF)

Faça download do material de apoio do curso do MIT neste link!

CLIQUE NESTE LINK PARA ACESSAR O CURSO GRATUITO DO MIT 

 

 


 Curso grátis de inteligência artificial - Machine Learning (Aprendizado de Máquina) da

Curso grátis em inglês de Machine Learning do Professor Hal Daumé III de Ciência da Computação da Universidade de  Maryland.

O Curso de Machine Learning do Prof. Hal Daumé III é um conjunto de materiais introdutórios que abordam a maioria dos principais aspectos do aprendizado de máquina moderno (aprendizagem supervisionada, aprendizado sem supervisão, métodos de grande margem, modelagem probabilística, teoria da aprendizagem, etc.). O foco é em aplicações amplas com um backbone rigoroso. Um subconjunto pode ser usado para um curso de graduação; um curso de graduação provavelmente poderia cobrir todo o material relacionado.

Você pode comprar uma cópia do livro dele para imprimir por $55,00 (Dólares) em forma de doação neste link ou baixar os capítulos aqui:

    Capítulos do Livro de Machine Learning do professor Hal Daumé III para baixar:

  1. Front Matter
  2. Decision Trees
  3. Limits of Learning
  4. Geometry and Nearest Neighbors
  5. The Perceptron
  6. Practical Issues
  7. Beyond Binary Classification
  8. Linear Models
  9. Bias and Fairness
  10. Probabilistic Modeling
  11. Neural Networks
  12. Kernel Methods
  13. Learning Theory
  14. Ensemble Methods
  15. Efficient Learning
  16. Unsupervised Learning
  17. Expectation Maximization
  18. Structured Prediction
  19. Imitation Learning
  20. Back Matter

E pode também acessar o GitHub do professor neste link!

 


A "melhor parte" deixamos para o final, são os cursos de Graduação e Pós-Graduação em Machine Learning da University of British Columbia!

A inteligência computacional, também conhecida como inteligência artificial, ou AI, é o estudo do design de agentes inteligentes.

Um agente é algo que atua em um ambiente - como um robô móvel, um rastreador web, um sistema de diagnóstico médico automatizado ou um personagem autônomo em um videogame. O agente inteligente é um agente que atua adequadamente para satisfazer seus objetivos. Ou seja, o agente deve perceber seu ambiente, decidir quais ações executar e, em seguida, executar a ação.

A percepção vem em muitas modalidades - visual, háptica (toque), fala, textual / linguística, etc. A tomada de decisão também vem em muitos sabores, dependendo se o agente tem conhecimento completo ou parcial de seu mundo, seja agindo sozinho ou em colaboração / concorrência com outros agentes, etc. Finalmente, tomar ações pode ter formas diferentes, dependendo se o agente tem rodas, braços ou é inteiramente virtual. Um agente inteligente também deve aprender a melhorar seu desempenho ao longo do tempo, pois realiza repetidamente esse ciclo senso-pensamento-ato.

Curso de graduação da University of British Columbia com mais de 2000 horas de videoaulas online (Em Inglês)!

Curso de Pós-Graduação da University of British Columbia com quase 1400 horas de videoaulas (Em Inglês):


Material de estudo complementar de universidades internacionais                renomadas:

 


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Pablo The Roots

Usuário de MS-DOS e Windows 3.11, profissional de Suporte desde 1999, autodidata e entusiasta da cultura Hacker, Pesquisador autônomo da Segurança da Informação além de amante da Shell Unix. [email protected] ~$ sudo su - [email protected] ~# find / -iname corrupção -exec rm -rfv {} \+

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