Aprendizado Não Supervisionado em IA

Neste curso, você mergulha nos principais algoritmos de Aprendizado Não Supervisionado, indo direto da teoria ao uso prático em cenários reais. Começamos pelos conceitos fundamentais de clusterização, entendendo como os dados podem ser organizados e analisados sem rótulos, explorando métricas de similaridade, distância e avaliação de clusters.

Ao longo do curso, você aprende e aplica algoritmos clássicos e modernos como K-Means, métodos baseados em protótipos, clusterização hierárquica, Spectral Clustering e DBSCAN, entendendo quando usar cada abordagem, suas vantagens, limitações e impactos práticos. Também avançamos para redução de dimensionalidade com PCA, essencial para visualização e preparação de dados, além de técnicas de detecção de anomalias com Isolation Forest.

O curso é fortemente orientado à prática: você acompanha implementações passo a passo, aplica métricas de avaliação como o Elbow Method, constrói soluções reais de análise exploratória e recomendação, e entende como esses algoritmos são usados em produtos e sistemas reais. Ao final, você estará preparado para aplicar aprendizado não supervisionado com critério técnico, clareza conceitual e maturidade profissional em projetos de ciência de dados e inteligência artificial.