Capacitação em Transforme Dados em Oportunidades: Inteligência Artificial na Prática

Português, Brasil

INFO  

Curso: Transforme Dados em Oportunidades: Inteligência Artificial na Prática

Carga Horária: 30h

Modalidade: Presencial

Turno/Horário: Terça e Quinta | 14h às 18h

Período: 04/06 a 20/06/2024

Professor(a): Marcos Vinícius dos Santos Ferreira

 

Informações em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-junho

Inscrição em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-junho-form

 

RESULTADO AQUI

 

NÍVEL DO CURSO

Básico

 

OBJETIVOS DO CURSO 

O curso tem como objetivo principal proporcionar uma base sólida de conhecimento e habilidades essenciais para que você compreenda e aplique de forma eficaz os princípios fundamentais da Inteligência Artificial.

 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 

Introdução a Inteligência Artificial; Preparação de Dados; Modelagem de modelos de IA; Aplicações Práticas

 

QUEM PODE FAZER ESTE CURSO?

Este curso é ideal para profissionais e/ou estudantes de diferentes áreas que têm interesse na área da Inteligência Artificial.

 

POR QUE DEVO FAZER ESTE CURSO?

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) emergiu como um setor altamente significativo. Empresas estão aproveitando ao máximo essa tecnologia para impulsionar seus lucros, enquanto a pesquisa aplicada floresce tanto na indústria quanto na academia. Ao concluir este curso, os estudantes serão capacitados no campo da Inteligência Artificial, capacitados para desenvolver e avaliar modelos com eficácia.

 

EMENTA

Conceitos fundamentais da Inteligência Artificial; Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço; Coleta, limpeza e pré-processamento de dados; Exploração e visualização de dados; Seleção e treinamento de modelos adequados; Avaliação de desempenho e ajuste de hiperparâmetros; Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina; Resolução de problemas de classificação, regressão e agrupamento.

 

SOBRE O PROFESSOR

Doutorando em Ciência da Computação na Universidade Federal da Bahia (UFBA), onde obteve seu título de  mestre em Ciência da Computação.  Tem experiências em Séries Temporais Fuzzy, Processamento de Imagens, Reconhecimento de Padrões, Machine Learning, Deep Learning, e Sistemas de Detecção Auxiliados por Computador, onde tem publicado diversos artigos. Vem trabalhando em pesquisas buscando resolver problemas em diferentes aplicações reais na Medicina com redes neurais profundas, e atuando em parceria com a indústria em soluções para o transporte público utilizando mineração de dados.