Vou dominar IA e ML com diversão, você vai aproveitar todas as sessões

Algoritmos de Machine Learning:

• Aprendizado supervisionado: Regressão linear, Regressão logística, Árvores de decisão e Máquinas de vetor de suporte (SVM).
• Aprendizado não supervisionado: Clustering K-Means, DBSCAN e Análise de componentes principais (PCA).
• Métodos de ensemble: Florestas aleatórias, Boosting de gradiente (XGBoost, LightGBM).

Fundamentos de Deep Learning:

• Introdução às redes neurais, CNNs, RNNs e LSTMs.
• Construção de modelos de deep learning usando TensorFlow/Keras.

Conceitos de Inteligência Artificial:

• Aprendizado por reforço (Q-Learning, Deep Q-Networks).
• Processamento de linguagem natural (PLN): classificação de textos, análise de sentimento e chatbots.
• Visão computacional: classificação de imagens e detecção de objetos