Programa do curso de aprendizado de máquina: melhor curso de ML e IA para aprimoramento

O curso PG Diploma da upGrad é um dos mais abrangentes. Abrange todo o conhecimento de habilidades, conceitos e ferramentas exigidas na indústria atualmente.

O programa é projetado para torná-lo pronto para a indústria e aceitar as entrevistas com facilidade.

Vamos examinar o programa completo para detalhes detalhados da cobertura do nosso “Programa PG Executivo em Aprendizado de Máquina e IA”.

O curso está dividido em 8 partes principais:

1. Kit de ferramentas de ciência de dados
2. Estatísticas e Análise de Dados Exploratórios
3. Aprendizado de Máquina-1
4. Aprendizado de Máquina-2
5. Processamento de linguagem natural
6. Aprendizado Profundo
7. Aprendizado por Reforço
8. Implantação e Projeto Capstone

Kit de ferramentas de ciência de dados

Esta parte é um curso pré-preparatório essencial para iniciar a jornada de Data Science e Machine Learning. Os principais requisitos são Python, SQL e Excel, até certo ponto.

Esta parte está dividida em 6 módulos abaixo:

Introdução ao Python: Este módulo abrange os principais tópicos do Python, sem nenhum conhecimento prévio. Compreender a estrutura do Python, estruturas de dados como listas, tuplas, dicionários, etc.

Python for Data Science: As 2 bibliotecas mais importantes do Python – NumPy e Pandas são abordadas em profundidade. NumPy e Pandas são essenciais para análise de dados, limpeza e a maior parte do trabalho principal de ciência de dados.

Matemática para aprendizado de máquina: álgebra linear, matrizes, cálculo multivariável e vetores são abordados neste módulo. Esses tópicos são um pré-requisito para entender como os algoritmos de ML funcionam.

Visualização de dados em Python: Este módulo aborda a dinâmica de plotagem de gráficos e tendências usando Python.

• Análise de dados usando SQL: SQL está no centro da análise e engenharia de dados. Este módulo cobre os fundamentos do SQL como funções, cláusulas, consultas e junções.

1. SQL avançado: este módulo abrange tópicos mais avançados, como design de banco de dados, funções de janela, otimização de consulta, etc.

Estatísticas e Análise de Dados Exploratórios

Estatísticas e dados andam de mãos dadas. A maior parte da Análise de Dados executa análises estatísticas sob o capô, que podem ser exploradas ainda mais para obter resultados significativos.

Esta parte cobre abaixo de 6 módulos:

1. Solução de problemas de análise: este módulo abrange a estrutura CRISP-DM para obter uma visão geral de um projeto de Machine Learning que abrange desde o entendimento do negócio até a implantação.
2. Atribuição de investimento: Uma atribuição de análise de dados como funcionário de uma empresa de banco de investimento.
3. Estatística Inferencial: Este módulo abrange os conceitos estatísticos mais importantes como Probabilidade, Distribuições de Probabilidade e Teorema do Limite Central.
4. Teste de Hipóteses: O quê, por que e como os testes de hipóteses são abordados neste módulo. P-Value, diferentes tipos de testes e implementação em Python.
5. Análise Exploratória de Dados: A EDA traz as informações dos Dados. Este módulo abrange limpeza de dados, análise univariada/bivariada e métricas derivadas para ML.
6. Projeto do Grupo: Estudo de Caso do Clube de Empréstimo para descobrir quais clientes estão em risco de inadimplência.

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Aprendizado de Máquina-1

Esta parte aborda os conceitos básicos de Machine Learning e alguns algoritmos. É essencial ter um conhecimento abrangente destes antes de mergulhar em tópicos mais avançados.

É composto por 5 módulos:

1. Regressão Linear: Este módulo abrange os fundamentos da regressão linear, suas suposições, limitações e aplicações da indústria.
2. Avaliação de regressão linear: uma atribuição de previsão de preço de carro.
3. Regressão Logística: Regressão Logística Univariada e Multivariada para classificação ML. Implementação em Python, métricas de avaliação e aplicativos do setor são cobertos.
4. Naive Bayes: Um dos algoritmos de classificação mais fáceis e eficazes. Este módulo aborda os fundamentos do Teorema de Bayes, classificador Naive Bayes e implementação em um classificador Spam-Ham.
5. Seleção de Modelos: Este módulo abrange a seleção de modelos, Bias-Variance Tradeoff, Hyperparmeter Tuning e Cross-Validation que são necessários para finalizar o melhor modelo de ML.

Aprendizado de Máquina-2

Esta parte abrange tópicos mais avançados de Machine Learning. Consiste em diferentes tipos de algoritmos supervisionados e não supervisionados.

Os 8 módulos abrangidos são:

1. Regressão Avançada: Este módulo apresenta as técnicas de Regressão Linear Generalizada e Regressão Regularizada como Ridge e Lasso.
2. Support Vector Machine (Opcional): Este módulo abrange o algoritmo SVM, seu funcionamento, kernels e implementação.
3. Modelos de Árvores: Noções básicas de modelos de árvores, sua estrutura, técnicas de divisão, poda e conjuntos para formar Florestas Aleatórias são abordados aqui.
4. Considerações Práticas sobre Seleção de Modelos: Este módulo oferece uma experiência prática para usar técnicas de seleção de modelos para selecionar o melhor modelo.
5. Impulsionar: O que são aprendizes fracos e aprendizes de cordas e como eles podem ser unidos para formar um ótimo modelo. Várias técnicas de reforço são abordadas aqui.
6. Aprendizado-Cluster não Supervisionado: Este módulo apresenta o Clustering, seus tipos e implementação a partir do zero.
7. Análise não supervisionada de componentes principais de aprendizado: abrange os fundamentos do PCA, seu funcionamento e implementação em Python.
8. Estudo de Caso de Churn de Telecom: Estudo de Caso para prever o Churn de Cliente para uma operadora de telecomunicações.

Processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é em si um campo enorme. Nesta parte da PNL, todos os blocos de construção do manuseio de dados de texto são abordados junto com os chatbots.

Os 5 módulos incluídos são:

1. Processamento Lexical: Este módulo cobre os fundamentos da PNL como codificação de texto, Expressões Regulares, técnicas de processamento de texto e técnicas lexicais avançadas, como o hash fonético.
2. Processamento Sintático: Este módulo abrange os fundamentos do Processamento Sintático, diferentes tipos de análise de texto, Extração de Informações e Campos Aleatórios Condicionais.
3. Processamento Sintático-Atribuição: Implementação do processamento sintático para entender a estrutura gramatical do texto.
4. Processamento Semântico: Este módulo apresenta Processamento Semântico, vetores e embeddings de palavras, técnicas de Modelagem de Tópicos seguidas de um estudo de caso.
5. Construindo Chatbots com Rasa: Este módulo abrange a ferramenta mais quente para o desenvolvimento de chatbot junto com a implementação.

Aprendizado Profundo

Deep Learning é amplamente utilizado na indústria em muitas aplicações de ponta para vários tipos de dados. Nesta parte, todos os tipos de Redes Neurais são abordados juntamente com a implementação.

Os 5 módulos abrangidos são:

1. Introdução às Redes Neurais: Este módulo abrange os fundamentos das Redes Neurais, funções de ativação e a rede Feed Forward.
2. Aplicações de Rede Neural Convolucional: Este módulo cobre em detalhes a CNN, sua estrutura, camadas e funcionamento. Abrange também vários modelos de Transferência de Aprendizagem, Transferência de Estilos e pré-processamento de dados de dados de imagem seguidos de um estudo de caso.
3. Atribuição de Redes Neurais: Um estudo de caso baseado na CNN.
4. Redes Neurais Recorrentes: Este módulo abrange outro tipo de redes neurais especialmente usadas para dados baseados em sequência – RNN e LSTM juntamente com suas implementações.
5. Projeto de Redes Neurais: Neste módulo, você fará um projeto de Reconhecimento de Gestos usando pilhas de rede CNNs e RNNs.

Aprendizado por Reforço

Nesta parte, apresentamos outro tipo de Machine Learning – Aprendizado por Reforço. Você aprenderá o básico, incluindo o aprendizado por reforço clássico, bem como o aprendizado por reforço profundo.

Esta parte abrange abaixo de 4 módulos:

1. Aprendizagem por Reforço Clássica: Este módulo cobre os conceitos básicos de RL como Processo de Decisão de Markov, Equações RL, bem como Métodos de Monte Carlo.
2. Aprendizagem por Reforço Clássica por Tarefa: Uma tarefa de jogo da velha usando RL.
3. Deep Reinforcement Learning: Neste módulo, vamos mergulhar nas Deep Q Networks, sua arquitetura e implementação. Ele também abrange tópicos mais avançados, como Métodos de gradiente de política e Métodos de ator-crítico.
4. Projeto de Aprendizagem por Reforço: Uma tarefa a ser feita usando a arquitetura RL.

Projeto Capstone

Nesta parte, você fará seu projeto final usando todo o conhecimento adquirido até agora.

Esta parte está dividida em 2 módulos:

1. Implantação: este módulo abrange o estágio posterior de um projeto de Machine Learning, no qual você aprenderá os conceitos básicos de implantação na nuvem e PaaS, bem como pipelines de CI/CD e noções básicas do Docker.
2. Capstone: O projeto final para fazer seu currículo e portfólio disparar.

Antes de você ir

Este programa abrange todas as ferramentas e habilidades básicas e avançadas necessárias para entrar no setor de ciência de dados e aprendizado de máquina. Você passará por uma quantidade suficiente de práticas e projetos para ter certeza de que aprendeu bem.

Com todas as habilidades aprendidas, você também pode se tornar ativo em outras plataformas competitivas para testar suas habilidades e obter ainda mais experiência prática.