Inteligencia Artificial Sistemas de Recomendacao em Python

Construa passo a passo no Python um algoritmo para recomendação de filmes parecido com o da Netflix!
Inteligencia Artificial Sistemas de Recomendacao em Python
File Size :
1.57 GB
Total length :
4h 13m

Category

Instructor

Jones Granatyr

Language

Last update

Última atualização em 1/2021

Ratings

4.6/5

Inteligencia Artificial Sistemas de Recomendacao em Python

What you’ll learn

Entenda os conceitos teóricos sobre os sistemas de recomendação
Aprenda passo a passo na teoria e na prática como funciona a técnica de filtragem colaborativa
Implemente técnicas de recomendação baseadas em usuários e itens
Implemente novos sistemas de recomendação

Inteligencia Artificial Sistemas de Recomendacao em Python

Requirements

É recomendado conhecimentos básicos sobre lógica de programação
Conhecimento prévio sobre Python podem ajudar no entendimento, embora não seja um pré-requisito
Não são necessários conhecimentos prévios sobre Inteligência Artificial

Description

Os sistemas de recomendação são uma importante área da Inteligência Artificial e já tem sido utilizados  comercialmente por diversas empresas. Por exemplo, algoritmos desse tipo  estão rodando quando você assiste um filme na Netflix, quando você  recebe a indicação de um novo livro na Amazon ou então quando você está  no Spotify e aparece aquela música que você estava  procurando! Outros exemplos são a recomendação de pacotes promocionais com descontos em produtos que você tem interesse ou então a recomendação de vídeos no Youtube. Em todos esses casos existem algoritmos inteligentes realizando as recomendações automáticas sem mesmo você perceber!Baseado nisso, neste curso você terá uma visão teórica e prática de como esses algoritmos funcionam! Você desenvolverá passo a  passo um algoritmo que utiliza a técnica de filtragem colaborativa  aplicado em um cenário de recomendação de filmes. Em outras palavras:  utilizando uma base de dados de usuários e notas que esses usuários  deram para os filmes, nós poderemos gerar recomendações muito  semelhantes ao algoritmo que a Netflix utilizava! Outra vantagem é que o  mesmo código fonte pode ser utilizado para os mais variados cenários com  pouquíssimas adaptações, ou seja, você pode utilizar o conhecimento  deste curso para criar os seus próprios sistemas! Além disso, também faremos o teste com uma base de dados real do MovieLens com mais de 100.000 registros!Utilizaremos a linguagem Python para a construção das funções de recomendação, que é uma das principais linguagens de programação no cenário da Inteligência Artificial! É importante enfatizar que esse curso é de nível iniciante e pode ser considerado um primeiro passo para o entendimento teórico e prático dos sistemas de recomendação. Por isso, todas as funções serão desenvolvidas utilizando os recursos nativos do próprio Python, ou seja, não vamos utilizar bibliotecas específicas de sistemas de recomendação neste curso! E não há problema se você não conhece Python, pois os conceitos serão apresentados de forma que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá acompanhar as aulas tranquilamente. É também importante enfatizar que se você trabalha com alguma outra linguagem de programação, o código visto neste curso pode ser facilmente adaptado!Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! 🙂

Overview

Section 1: Introdução e conteúdo do curso

Lecture 1 Introdução aos sistema de recomendação

Lecture 2 Conteúdo do curso

Lecture 3 Mais sobre Inteligência Artificial

Section 2: Busca por usuários similares

Lecture 4 Introdução ao módulo

Lecture 5 Instalação das ferramentas

Lecture 6 Base de dados de filmes no Python

Lecture 7 Testando a base de dados

Lecture 8 Gráfico de dispersão dos usuários e filmes

Lecture 9 Distância euclidiana

Lecture 10 Distância euclidiana no Python

Lecture 11 Função para distância euclidiana no Python

Lecture 12 Testando a função de distância euclidiana

Lecture 13 Retornando a similaridade de todos os usuários

Section 3: Recomendação de filmes com filtragem baseada em usuários

Lecture 14 Introdução ao módulo

Lecture 15 Como fazer recomendações I

Lecture 16 Como fazer recomendações II

Lecture 17 Como fazer recomendações III

Lecture 18 Função para recomendação no Python

Lecture 19 Testando as recomendações

Lecture 20 Filmes similares I

Lecture 21 Filmes similares II

Lecture 22 Melhorando o código fonte

Lecture 23 Base de dados do MovieLens

Lecture 24 Carregando os dados do MovieLens

Lecture 25 Recomendação com MovieLens

Section 4: Recomendação de filmes com filtragem baseada em itens

Lecture 26 Introdução

Lecture 27 Filtragem baseada em itens

Lecture 28 Como fazer recomendações – itens

Lecture 29 Função para armazenar os itens similares

Lecture 30 Função para recomendação por item

Lecture 31 Testando as recomendações

Lecture 32 Filtragem baseada em usuários x itens

Section 5: Considerações finais

Lecture 33 Considerações finais

Lecture 34 Código fonte

Lecture 35 AULA BÔNUS

Pessoas interessadas em Inteligência Artificial,Pessoas que desejam iniciar os estudos em sistemas de recomendação

Course Information:

Udemy | Português | 4h 13m | 1.57 GB
Created by: Jones Granatyr

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