O aprendizado de máquina foi definido em 1959 por Arthur Samuel como o "campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados". O programa EITC/AI/MLPP Machine Learning Programming com Python tem como objetivo apresentar os fundamentos do machine learning (incluindo o entendimento básico da teoria) com foco na programação com Python. Com exceção da teoria, ele cobre aplicativos junto com aspectos teóricos e práticos de algoritmos de aprendizado de máquina de aprendizado profundo, supervisionado e não supervisionado. O programa cobre regressão linear, K vizinhos mais próximos, máquinas de vetores de suporte (SVM), agrupamento plano, agrupamento hierárquico e redes neurais. Inclui noções básicas dos algoritmos envolvidos e da lógica por trás. Ele também cobre a discussão das aplicações dos algoritmos na programação usando conjuntos de dados reais exemplares junto com módulos (por exemplo, Scikit-Learn). O programa também cobrirá detalhes de cada um dos algoritmos implementando esses algoritmos no código, incluindo a matemática envolvida com insights sobre como exatamente os algoritmos funcionam, como eles podem ser modificados e quais são suas propriedades, incluindo vantagens e desvantagens. Os algoritmos envolvidos no aprendizado de máquina são bastante simples (condicionados por sua necessidade de escalonamento para grandes conjuntos de dados), assim como a matemática na qual eles se baseiam (álgebra linear).
Recursos de referência do currículo
Documentação Python
https://www.python.org/doc/
Downloads de lançamentos Python
https://www.python.org/downloads/
Python para guia para iniciantes
https://www.python.org/about/gettingstarted/
Guia do Python Wiki para iniciantes
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
Tutorial de aprendizado de máquina em Python da W3Schools
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
Baixe os materiais preparatórios de autoaprendizagem off-line completos para o programa EITC/AI/MLP Machine Learning com Python em um arquivo PDF
Materiais preparatórios EITC/AI/MLP – versão padrão
Materiais preparatórios EITC/AI/MLP – versão estendida com perguntas de revisão