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Curso completo de programação em Python aplicada a IA: fundamentos da linguagem, NumPy, pandas, Matplotlib, álgebra linear, redes neurais e PyTorch. 30 aulas.
A inteligência artificial deixou de ser um tema acadêmico e se tornou uma habilidade profissional concreta. Ferramentas como ChatGPT, sistemas de recomendação, diagnóstico médico assistido por IA, detecção de fraudes e carros autônomos são todas construídas sobre os mesmos fundamentos que você vai aprender aqui.
Sintaxe, variáveis e tipos nativos do Python explicados para quem já programa em outra linguagem: tipagem dinâmica, f-strings e as armadilhas que mais derrubam quem está chegando.
Como o Python decide: operadores relacionais e lógicos, valores truthy e falsy, if/elif/else, o operador ternário e as comparações encadeadas que outras linguagens não têm.
Repetição em Python além do contador: for como iterador, range, enumerate e zip, while orientado a condição, break e continue, e list comprehensions no processamento de dados.
Funções em Python do básico ao avançado: parâmetros posicionais, default, *args e **kwargs, a regra LEGB de escopo, lambdas, docstrings, recursão com memoização e type hints.
Listas e tuplas em profundidade: indexação, fatiamento, os métodos que importam, a armadilha da cópia superficial, comprehensions aninhadas e quando preferir cada estrutura.
Dicionários e sets em Python: acesso seguro com get, comprehensions, estruturas aninhadas, contagem e agrupamento, operações de conjunto e a busca em tempo constante.
Tratamento de erros e organização de projeto: try/except, raise, exceções customizadas, context managers, módulos e pacotes, ambientes virtuais e logging no lugar do print.
Em projetos de Machine Learning você vai lidar com:
Tudo em Machine Learning e Deep Learning é matemática com números. Matrizes de pixels de imagens, embeddings de palavras, pesos de redes neurais, datasets inteiros — tudo é representado como arrays numéricos.