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Curso de """ Curso completo de Sistemas de Recomendação do Iniciante ao Avançado.

Curso de """ Curso completo de Sistemas de Recomendação do Iniciante ao Avançado.

Preço normal R$ 39,90
Preço promocional R$ 39,90 Preço normal R$ 127,00
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    Abordagem Prática para Sistemas de Recomendação

    Descrição Completa do Curso:

    Você já se perguntou como o conteúdo no YouTube é adaptado às suas preferências? Ou por que a Netflix recomenda seus programas de TV favoritos? Se você já quis construir seu próprio sistema de recomendação personalizado, então este é o curso para você. Ao contrário de outros cursos, este pacote abrangente é projetado para iniciantes e abrange os conceitos básicos de sistemas de recomendação, suas aplicações e como construí-los do zero usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python. Cada módulo inclui conteúdo envolvente que combina exemplos práticos com conceitos teóricos. No final de cada módulo, você terá a oportunidade de testar seus conhecimentos com um questionário. As soluções para os questionários são fornecidas no vídeo seguinte. Começaremos introduzindo os conceitos teóricos de sistemas de recomendação e depois mergulharemos nas taxonomias importantes que formam a base desses sistemas. Ao final do curso, você terá uma compreensão sólida de como desenvolver sistemas de recomendação usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python. Python é a linguagem de programação mais popular para aprendizado de máquina, e abordaremos desde o nível básico até o avançado. Ao longo do curso, você aprenderá como avaliar conjuntos de dados de sistemas de recomendação com base em classificações de usuários, preferências, gêneros musicais, categorias de filmes e anos de lançamento. Você também ganhará experiência prática na construção de técnicas de filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. O curso inclui vários projetos para aprimorar sua experiência de aprendizado. A aprendizagem de máquina é uma habilidade muito procurada, com engenheiros de aprendizado de máquina ganhando um salário médio de mais de $110.000 nos Estados Unidos. Este curso é adequado para iniciantes com alguma experiência em programação, bem como para aqueles que são novos em análise de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele abrange o mesmo conteúdo de outros cursos caros sobre sistemas de recomendação, mas a uma fração do custo. Com mais de 6 horas de palestras em vídeo em alta definição e cadernos de código detalhados, este é um dos cursos mais abrangentes sobre sistemas de recomendação usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo disponíveis. Matricule-se hoje e torne-se um especialista em sistemas de recomendação!

    Por que você deve se matricular neste curso?

    Este curso foi projetado para fornecer uma experiência prática única no desenvolvimento de motores de sistema de recomendação completos para conjuntos de dados personalizados. Ele oferece uma abordagem prática de aprendizado fazendo, que o ajudará a dominar os conceitos e a metodologia do Python. O curso é fácil de entender, expressivo e autoexplicativo. Ele se concentra na codificação prática e inclui três projetos detalhados que abrangem todo o conteúdo do curso. O material é completo e abrange os modelos de aprendizado de máquina mais avançados descobertos por renomados cientistas de dados e praticantes de IA. Nossa paixão pelo ensino é evidente no conteúdo de vídeo de alta qualidade, nas notas do curso, nos materiais complementares e nos exercícios de avaliação fornecidos. Nossa equipe amigável também está disponível para responder a quaisquer perguntas que você possa ter.

    Conteúdo do Curso:

    Neste curso, você aprenderá a programar com Python e usar conceitos de aprendizado de máquina para desenvolver sistemas de recomendação. Aqui estão apenas alguns dos tópicos abordados: 1. Visão geral do curso 2. Motivação para Sistemas de Recomendação - Processo de Sistemas de Recomendação - Objetivos dos Sistemas de Recomendação - Gerações de Sistemas de Recomendação - Nexus dos Sistemas de Recomendação com Inteligência Artificial - Desafios do Mundo Real dos Sistemas de Recomendação - Aplicações dos Sistemas de Recomendação 3. Noções básicas de Sistemas de Recomendação - Taxonomia de Sistemas de Recomendação - Matriz de Item-Contexto - Matriz de Classificação do Usuário - Inferindo Preferências - Qualidade dos Sistemas de Recomendação - Técnicas de Avaliação Online e Offline - Particionamento de Conjuntos de Dados - Overfitting - Matriz de Erro - Filtragem Baseada em Conteúdo - Filtragem Colaborativa - Filtragem Colaborativa Baseada em Usuário e Baseada em Item 4. Sistemas de Recomendação com Aprendizado de Máquina - Aprendizado de Máquina em Sistemas de Recomendação - Benefícios do Aprendizado de Máquina em Sistemas de Recomendação - Abordagens de Design para Sistemas de Recomendação usando Aprendizado de Máquina - Diretrizes para Sistemas de Recomendação baseados em Aprendizado de Máquina - Abordagem Prática para Filtragem Baseada em Conteúdo usando Aprendizado de Máquina - Abordagem Prática para Filtragem Colaborativa Baseada em Item usando Aprendizado de Máquina 5. Projeto 1: Sistema de Recomendação de Músicas para um Aplicativo de Música usando Aprendizado de Máquina 6. Projeto 2: Sistema de Recomendação de Filmes usando o Algoritmo dos K-vizinhos Mais Próximos 7. Aprendizado Profundo para Sistemas de Recomendação - Visão geral do Aprendizado Profundo em Sistemas de Recomendação - Benefícios e Desafios do Aprendizado Profundo em Sistemas de Recomendação - Aprendizado Profundo para Inferência de Recomendação - Uma Abordagem Genérica de Recomendação baseada em Aprendizado Profundo - Filtragem Colaborativa Neutra 8. Projeto: Sistema de Recomendação de Produtos da Amazon - Instalação de Pacotes - Análise de Dados para Recomendação de Produtos - Preparação de Dados - Desenvolvimento do Modelo usando a Abordagem de Duas Torres - Implementação de Recomendadores TensorFlow - Ajuste e Avaliação do Sistema de Recomendação - Validação do Sistema de Recomendação - Testando um Modelo de Recomendação - Fazendo Previsões usando Sistemas de Recomendação

    O que você aprenderá:

    Ao concluir este curso, você será capaz de: - Entender os conceitos básicos de sistemas de recomendação - Reconhecer o impacto dos sistemas de recomendação integrados com inteligência artificial - Identificar os principais desafios e aplicações dos sistemas de recomendação - Familiarizar-se com a taxonomia dos sistemas de recomendação - Compreender os conceitos de overfitting, underfitting, viés e variância - Obter uma compreensão sólida da filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa - Desenvolver sistemas de recomendação usando topologias de aprendizado de máquina com Python - Construir sistemas de recomendação para várias aplicações, como recomendações de músicas do Spotify, usando aprendizado de máquina e Python - Ganhar experiência prática na construção de sistemas de recomendação baseados em conteúdo e baseados em itens usando técnicas de aprendizado de máquina e Python - Modelar motores de recomendação baseados em k-vizinhos mais próximos para diferentes tipos de aplicações de sistemas de recomendação em Python - Aprender sobre aprendizado profundo em sistemas de recomendação - Compreender os benefícios e desafios do aprendizado profundo em sistemas de recomendação - Implementar abordagens genéricas baseadas em aprendizado profundo para sistemas de recomendação - Aprender sobre modelos de redes neurais para recomendações - Explorar aspectos teóricos da filtragem colaborativa neural e autoencoders variacionais para filtragem colaborativa - Ganhar experiência prática na implementação de sistemas de recomendação baseados em aprendizado profundo - Implementar o modelo de duas torres para o desenvolvimento de sistemas de recomendação - Usar o TensorFlow recommenders para o desenvolvimento de sistemas de recomendação - E muito mais...

    Política de Reembolso Detalhada para Cursos Livres Digitais

    Esta política de reembolso foi cuidadosamente elaborada com base nas diretrizes do Código de Defesa do Consumidor brasileiro, especificamente adaptada para produtos digitais, incluindo cursos livres oferecidos por nossa plataforma.

    1. Acesso ao Curso

    Se você enfrentar problemas para acessar o curso após a compra, solicitamos que primeiro entre em contato conosco através do WhatsApp no número (48) 4003-0019. Como uma medida proativa e inovadora, nossa plataforma utiliza inteligência artificial para detectar e resolver problemas de acesso, sendo capaz de gerar automaticamente um novo link de acesso ao curso, assegurando que você possa iniciar suas aulas sem atrasos.

    2. Política de Não Reembolso Após 7 Dias

    De acordo com o Artigo 49 do Código de Defesa do Consumidor, o consumidor pode desistir da compra do produto digital dentro de 7 dias corridos a partir da data de aquisição. Este é o período de reflexão durante o qual você pode avaliar o curso. É fundamental entender que, após este período, a política de não reembolso entra em vigor. Essa restrição é suportada pela legislação vigente que prevê essa exceção para compras realizadas fora do estabelecimento comercial, especialmente para produtos digitais.

    3. Garantias e Segurança na Compra

    Nosso compromisso é com a sua satisfação e segurança. Durante o período inicial de 7 dias, você tem a garantia de reembolso total caso o curso não atenda às suas expectativas. Queremos que você se sinta seguro em sua decisão de investir em sua educação conosco, garantindo não apenas a qualidade educacional mas também a integridade da transação.

    4. Consequências do Reembolso

    Ao solicitar um reembolso, todos os certificados profissionais e qualificações emitidas como resultado da participação no curso serão invalidados. Esta medida é necessária para manter a credibilidade e o valor dos nossos certificados. A invalidação é imediata e os órgãos ou instituições que reconhecem tais certificados serão notificados da revogação.

    5. Suporte Contínuo

    Entendemos que questões e dúvidas podem surgir em qualquer momento do curso. Nosso suporte ao cliente está disponível para atendê-lo não apenas para questões técnicas, como acesso ao curso, mas também para dúvidas pedagógicas. Este serviço visa a garantir que sua experiência de aprendizado seja completa e enriquecedora.

    6. Transparência na Comunicação

    Comprometemo-nos com a transparência em todas as comunicações. Qualquer alteração nas políticas de reembolso ou nos termos de serviço será comunicada com antecedência, dando a você tempo suficiente para entender as mudanças e tomar decisões informadas.

    Conclusão

    Agradecemos sua confiança e escolha por nossa plataforma de ensino digital. Estamos dedicados a oferecer uma experiência educacional de alta qualidade, respeitando todos os direitos garantidos pelo Código de Defesa do Consumidor. Estamos à disposição para quaisquer esclarecimentos adicionais e desejamos que sua jornada de aprendizado conosco seja produtiva e gratificante. Seu sucesso é nosso objetivo primordial.

    Garantias e Avisos Legais para a Plataforma de Cursos Livres Digitais

    A seguir, apresentamos os termos e condições vinculativos para todos os usuários que se inscrevem e adquirem cursos, formações, capacitações, serviços ou produtos através de nossa plataforma digital. A aceitação destes termos é essencial para a utilização dos nossos serviços.

    1. Conformidade com a Legislação Aplicável

    Os cursos disponibilizados por nossa plataforma são desenvolvidos em estrita observância ao decreto federal nº 5.622/2005, que regula o ensino a distância no Brasil, garantindo a validade e o reconhecimento nacional e internacional das certificações que emitimos.

    2. Atendimento Automatizado via Inteligência Artificial

    O atendimento ao cliente é realizado inteiramente por sistemas de inteligência artificial, capazes de gerenciar todas as interações relacionadas a acesso, transações financeiras, pedidos de reembolso, entre outros, de forma autônoma e eficaz.

    3. Metodologia e Recursos Didáticos

    Nossa metodologia é projetada para ser direta e eficiente, ideal para profissionais que buscam aprimoramento rápido. Os materiais didáticos são principalmente em formato de vídeo, complementados por apostilas, mapas mentais e exercícios de fixação.

    4. Responsabilidade Individual do Usuário

    Os usuários são inteiramente responsáveis por seguir as orientações dos cursos e aderir às normas de conduta estabelecidas, sob pena de término de acesso aos serviços sem reembolso ou compensação.

    5. Práticas de Uso Ético e Conformidade com Direitos Autorais

    Espera-se que os usuários utilizem os recursos educacionais de maneira ética e em conformidade com a legislação de direitos autorais. Infrações serão tratadas com seriedade e podem levar a sanções civis e criminais.

    6. Limitação de Responsabilidade

    A empresa se exime de qualquer responsabilidade por danos resultantes do uso ou da incapacidade de usar os serviços, incluindo perdas de lucros, dados ou oportunidades de negócios, mesmo se avisada das possibilidades de tais danos.

    7. Política de Reembolso

    Reembolsos completos são processados se solicitados dentro de um período de 7 dias corridos após a compra. Após esse prazo, a possibilidade de reembolso é encerrada, e qualquer tentativa de cancelamento de pagamento será defendida judicialmente.

    8. Contestações de Cancelamento Pós-Período de Reflexão

    Ações de cancelamento de pagamentos realizadas diretamente com as operadoras de cartão após o período de reflexão serão objeto de defesa judicial, onde será comprovada a entrega e a utilização dos serviços contratados.

    9. Procedência dos Cursos

    Cerca de 90% dos materiais didáticos são de produção própria, garantindo a originalidade e a qualidade do conteúdo. Os outros 10% podem ser compostos por materiais de afiliados reconhecidos, como Udemy, Amazon, Hotmart, Eduzz, entre outros, sempre observando as leis de direitos autorais e assegurando a qualidade dos recursos educacionais fornecidos.

    10. Práticas de ESG

    Comprometemo-nos com práticas de Governança Ambiental, Social e Corporativa (ESG), adotando operações que promovem sustentabilidade, inclusão e transparência.

    11. Atualizações e Modificações

    Os termos e condições aqui descritos podem ser atualizados ou modificados periodicamente para refletir alterações nas práticas de negócio ou ajustes na legislação vigente. É responsabilidade dos usuários manter-se atualizados com estas mudanças.

    Conclusão

    Ao se registrar e utilizar nossa plataforma, o usuário confirma o entendimento e a concordância com os termos aqui estabelecidos, participando de uma relação contratual que assegura proteção tanto para o consumidor quanto para a empresa, sob o amparo legal adequado. Agradecemos a confiança depositada em nossos serviços e reiteramos nosso compromisso com a excelência educacional.

    Adendo sobre Isenção de Responsabilidade por Danos a Terceiros

    Isenção de Responsabilidade

    É importante destacar que, enquanto fornecemos materiais educacionais de alta qualidade e seguimos um rigoroso código de ética em nossas práticas de ensino, não podemos garantir a performance ou os resultados subsequentes dos alunos ao aplicarem o conhecimento adquirido em contextos externos. Portanto, a empresa se exime de qualquer responsabilidade por danos diretos, indiretos, incidentais, consequenciais, especiais ou punitivos a terceiros que possam surgir como resultado da aplicação das informações e habilidades ensinadas em nossos cursos.

    Responsabilidade do Aluno

    Cada aluno é responsável pelo uso ético e profissional do conhecimento adquirido em nossa plataforma. O sucesso na aplicação desse conhecimento depende de uma série de fatores individuais e externos que estão além do controle direto da nossa empresa. Os alunos devem aderir ao código de ética fornecido durante o curso, que inclui diretrizes claras sobre práticas responsáveis e legais em suas respectivas áreas profissionais.

    Código de Ética e Conduta

    Nós proporcionamos um ambiente educacional que promove não apenas o aprendizado técnico, mas também o desenvolvimento de valores éticos. Nosso código de ética é desenhado para orientar os alunos na prática responsável de suas profissões. Violações graves deste código, especialmente aquelas que resultem em danos a terceiros, podem levar a medidas disciplinares, incluindo, mas não limitado a, a suspensão ou cancelamento da conta na plataforma, além de notificações às autoridades competentes quando aplicável.

    Compromisso com a Ética Profissional

    Reiteramos nosso compromisso com a educação de alta qualidade e com o fomento de práticas éticas entre nossos alunos. Encorajamos todos os participantes de nossos cursos a se comportarem de forma ética e responsável, e estamos comprometidos em apoiar o desenvolvimento contínuo de profissionais íntegros e capacitados para contribuir positivamente com a sociedade.

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