University of California, Irvine - Division of Continuing Education
Programa de Estudos Especializados Online em Machine and Deep Learning
Online, EUA
Certificado
DURAÇÃO
12 meses
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Meio Período
PRAZO DE INSCRIÇÃO
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Jan 2027
TAXAS DO PROGRAMA
USD 6.073 *
FORMATO DE ESTUDO
Ensino a Distância
* custo médio
Visão geral
Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural definem o estado atual da arte da Inteligência Artificial. Estas tecnologias, que são uma forma de data mining e análise de dados, aprendem continuamente com as informações fornecidas. Eles reconhecem padrões ocultos que muitas vezes oferecem vantagens competitivas dramáticas a custos relativamente baixos para a organização. Essas tecnologias estão criando melhorias significativas na maneira como trabalhamos, interagimos e vivemos para produzir eficiências nunca antes imaginadas. Esses métodos estão sendo aplicados em diversos setores, incluindo vendas, marketing, publicidade, cuidados de saúde, justiça criminal, apoio ao cliente financeiro e novas indústrias, como carros autónomos e casas automatizadas altamente eficientes. Hoje em dia, as organizações usam esses métodos não só para melhorar suas operações principais de negócios, mas também para desenvolver novos modelos de negócios.
Vantagens do Programa
- Aprenda com especialistas do setor como aplicar a arte e a ciência da aprendizagem automática e profunda para oferecer novas percepções e melhorar a competitividade de seus negócios
- Explique quais tipos de problemas são mais adequados para aprendizagem automática e quais são os melhores para aprendizagem profunda
- Compreender e aplicar ferramentas de software de aprendizagem automática e profunda utilizadas na indústria para resolver problemas de negócio
- Explicar uma variedade de algoritmos de aprendizagem e como são aplicados para compreender diferenças entre processos não supervisionados, semi-supervisionados, supervisionados e de reforço
- Aprender metodologias e ferramentas para aplicar algoritmos utilizando uma vasta gama de tipos de dados reais, incluindo texto estruturado e não estruturado, e imagens de fontes internas ou externas (e.g. dados da Web raspados) e avaliam o seu desempenho
- Determinar os kits de ferramentas de software relacionados a serem considerados e como integrá-los a fluxos de trabalho de dados existentes
- Utilize blocos básicos, princípios gerais e tecnologias de nuvem, como Amazon Web Services (AWS) para projetar algoritmos de aprendizagem automática
- Aprender as ferramentas e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e a sua utilização na análise de conteúdos gerados pelo Homem
- Compreender armadilhas e desafios comuns usando redes neuronais e ferramentas de aprendizagem profunda
- Entenda que hardware ou máquinas virtuais são necessárias para a aprendizagem profunda
- Explicar a diferença entre aprendizagem automática e deep learning versus técnicas tradicionais de análise estatística de dados
Os horários dos cursos estão sujeitos a alterações. Cursos individuais podem ser realizados sem inscrição no programa completo.
Cursos Pré-requisito
- Introdução à programação Python
- Python intermediário
- Matemática prática e estatística para ciência de dados
Cursos requeridos
- Introdução ao aprendizado de máquina e IA
- Redes Neurais e Aprendizado Profundo
- Análise de texto e processamento de linguagem natural
Disciplinas eletivas
Escolha um mínimo de 2,5 unidades.
- Visão computacional usando aprendizado profundo
- Serviços em nuvem para aprendizado de máquina
- Aprenda com especialistas do setor como gerar novos insights e melhorar a competitividade das empresas aplicando a arte e a ciência do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo.
- Explique quais tipos de problemas são mais adequados para aprendizado de máquina e quais são mais adequados para aprendizado profundo.
- Entender e aplicar ferramentas de software de aprendizado de máquina e profunda usadas na indústria para solucionar problemas de negócios
- Explique uma variedade de algoritmos de aprendizagem e como eles são aplicados para entender as diferenças entre os processos não supervisionados, semissupervisionados, supervisionados e de reforço
- Aprenda metodologias e ferramentas para aplicar algoritmos usando uma ampla variedade de tipos de dados reais, incluindo texto estruturado e não estruturado, vídeo e imagens de fontes internas ou externas (por exemplo, dados da Web raspados) e avaliar seu desempenho
- Determine quais conjuntos de ferramentas de software relacionados devem ser considerados e como integrá-los aos fluxos de trabalho de dados existentes.
- Utilize blocos de construção básicos, princípios gerais e tecnologias de nuvem, como Amazon Web Services (AWS) para projetar algoritmos de aprendizado de máquina
- Aprenda as ferramentas e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e seu uso na análise de conteúdo gerado por humanos
- Entenda armadilhas e desafios comuns usando redes neurais e ferramentas de aprendizagem profunda
- Entenda qual hardware ou quais máquinas virtuais são necessárias para o aprendizado profundo.
- Explicar a diferença entre a máquina e aprendizagem profunda versus técnicas tradicionais de análise de dados estatísticos
Percepção de Carreira
Resumo ocupacional para cientistas de investigação informática e de informação nos Estados Unidos.
- Empregos: 33,286 (2019)
- Crescimento Projetado: 18,7% (2019-2029)
- Salário anual: 118 US$ 183 mil (25-75)
Quem deve Inscrever-se
Este programa destina-se a profissionais de uma variedade de setores e funções de trabalho que buscam ajudar sua organização a aproveitar os grandes volumes de dados diversos que coletam e desenvolvem sistemas de autoaprimoramento que melhorem a capacidade da organização de competir no mercado global. Os títulos de trabalho específicos que se beneficiariam desse programa incluem Marketing, Vendas, Analistas de Negócios, Engenheiros de Dados, Analistas de Dados, Computer Scientists, Administradores de Banco de Dados, Pesquisadores, Estatísticas e aqueles profissionais que buscam ampliar suas habilidades nesse campo de alta demanda, aproveitando sua expertise em domínio exclusivo.