Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos estatísticos essenciais para a Inteligência Artificial, Machine Learning e Ciência de Dados. O participante aprenderá a coletar, analisar, interpretar e modelar dados utilizando conceitos de estatística descritiva, inferencial e probabilística, compreendendo como a estatística é aplicada no treinamento, avaliação e validação de modelos de IA.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos estatísticos aplicados à Inteligência Artificial
• Realizar análises descritivas e inferenciais em conjuntos de dados
• Aplicar conceitos de probabilidade e distribuições estatísticas
• Interpretar métricas utilizadas em modelos de Machine Learning
• Avaliar a qualidade e confiabilidade dos dados utilizados em IA
• Utilizar técnicas estatísticas para apoiar decisões baseadas em dados

Publico Alvo

• Cientistas e analistas de dados iniciantes
• Engenheiros de Machine Learning
• Desenvolvedores de software
• Profissionais de Inteligência Artificial
• Estudantes de Ciência de Dados e IA
• Profissionais que desejam fortalecer sua base analítica para projetos de dados

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de matemática
• Noções de lógica e análise de dados
• Interesse em Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Statistics for Artificial Intelligence

1. Role of statistics in AI and data science
2. Types of data and variables
3. Data collection fundamentals
4. Population and sample concepts
5. Statistical thinking for AI projects
6. Data-driven decision making

Module 2: Descriptive Statistics

1. Measures of central tendency
2. Mean, median and mode
3. Measures of variability
4. Variance and standard deviation
5. Percentiles and quartiles
6. Data summarization techniques

Module 3: Data Visualization and Exploratory Analysis

1. Exploratory Data Analysis (EDA)
2. Histograms and frequency distributions
3. Box plots and outlier detection
4. Scatter plots and relationships
5. Correlation analysis
6. Data storytelling concepts

Module 4: Probability Fundamentals

1. Basic probability concepts
2. Probability rules and calculations
3. Conditional probability
4. Independent and dependent events
5. Bayes’ theorem overview
6. Applications of probability in AI

Module 5: Probability Distributions

1. Random variables
2. Discrete distributions
3. Continuous distributions
4. Normal distribution
5. Binomial distribution
6. Distribution analysis and interpretation

Module 6: Statistical Inference

1. Sampling techniques
2. Sampling distributions
3. Central Limit Theorem
4. Estimation concepts
5. Confidence intervals
6. Statistical inference applications

Module 7: Hypothesis Testing

1. Fundamentals of hypothesis testing
2. Null and alternative hypotheses
3. Type I and Type II errors
4. p-values and significance levels
5. Common statistical tests
6. Interpreting test results

Module 8: Correlation and Regression Analysis

1. Correlation concepts
2. Covariance fundamentals
3. Simple linear regression
4. Multiple regression overview
5. Regression assumptions
6. Predictive analysis concepts

Module 9: Statistics for Machine Learning Evaluation

1. Model evaluation fundamentals
2. Training and testing datasets
3. Bias and variance concepts
4. Cross-validation overview
5. Performance metrics interpretation
6. Statistical considerations in model assessment

Module 10: Applied Statistics in AI Projects

1. Statistical analysis workflows
2. Data quality assessment
3. Feature selection concepts
4. Statistical techniques for AI applications
5. Real-world AI case studies
6. Best practices and future learning paths