Stanford CS229: Machine Learning por Andrew Ng (Aulas Completas)

📌 Sobre o que é este curso?

CS229: Machine Learning da Universidade de Stanford é amplamente considerado o curso acadêmico mais influente da história moderna da inteligência artificial. Ministrado pelo lendário professor Andrew Ng, este programa já formou milhares de engenheiros que hoje lideram laboratórios de ponta no Vale do Silício.

Diferente de cursos superficiais, o CS229 mergulha na matemática subjacente aos algoritmos: álgebra linear, cálculo multivariável, teoria da probabilidade e estimativa por máxima verossimilhança.

Todas as 20 aulas magistrais em vídeo, notas de aula detalhadas em formato PDF e listas de exercícios estão publicadas abertamente para o público.

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🎯 Para quem é recomendado?

• Desenvolvedores e estudantes que desejam compreender a fundo o formalismo matemático da IA, além de apenas importar bibliotecas.
• Pesquisadores que planejam ler e publicar artigos científicos na vanguarda do aprendizado de máquina.
• Engenheiros que buscam construir uma intuição sólida sobre convergência, limites de generalização e teoria de aprendizado.

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📚 Conteúdo Programático Principal

1. Aprendizado Supervisionado: Regressão linear por mínimos quadrados, equações normais e algoritmo LMS.
2. Modelos Lineares Generalizados (GLM): Regressão logística, análise discriminante gaussiana (GDA) e Naive Bayes.
3. Máquinas de Vetores de Suporte (SVM): Otimização de margem máxima, dualidade de Lagrange e truque do kernel.
4. Teoria de Aprendizado: Lema de Hoeffding, convergência uniforme e dimensão VC (Vapnik-Chervonenkis).
5. Aprendizado Não Supervisionado: Algoritmo K-Means, modelos de mistura gaussiana (GMM) e algoritmo EM (Expectation-Maximization).
6. Redução de Dimensionalidade: Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Componentes Independentes (ICA).
7. Aprendizado por Reforço: Processos de Decisão de Markov (MDP), iteração de valor e iteração de política.