Incorporando Modelagem de IA na Detecção de Anomalias: Sugestões de Conteúdo e Aprendizado

Olá a todos! Neste post, gostaría de compartilhar minha jornada de incorporar a modelagem de inteligência artificial (IA) na detecção de anomalias. Estou em busca de sugestões de materiais e recursos de aprendizado para aprimorar nosso conhecimento nesta área.

A detecção de anomalias é uma abordagem essencial para identificar atividades incomuns ou suspeitas nos sistemas de informação. Com o avanço da IA e do aprendizado de máquina, podemos automatizar e aprimorar esse processo, tornando-o mais preciso e eficiente.

Já iniciei os estudos e dividi meu plano de aprendizado em várias etapas, incluindo:

1.Análise básica de logs
2.Fundamentos de IA e aprendizado de máquina
3.Técnicas de detecção de anomalias
4.Engenharia de recursos e pré-processamento
5.Avaliação e otimização de modelos
6.Implementação e implantação
7.Ética e privacidade
8.Estudos de caso e projetos do mundo real

Neste momento, estou focado na etapa 2, que trata dos fundamentos de IA e aprendizado de máquina. Estou procurando cursos, livros, tutoriais, blogs e outros recursos que possam nos ajudar a entender melhor os conceitos e técnicas essenciais nessa área.

Se você tem experiência em IA, aprendizado de máquina ou detecção de anomalias, adoraría ouvir suas sugestões e recomendações! Por favor, compartilhe quaisquer recursos que você acredita que possa me ajudar nessa jornada.

OBS: Se possível conteúdo gratuito relacionado a algum dos itens acima. Ah! abordagens matemáticas também são bem-vindas afinal não queremos ser Chaves né ?

Agradeço antecipadamente sua colaboração.