INFO 
Curso: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Carga Horária: 30h
Modalidade: Presencial
Turno/Horário: Terça e Quinta | 8:00h às 12:00h
Período: 12/03 a 28/03/24 NOVA DATA: 21/03 a 09/04/2024
Professor(a): Marcos Vinicius Ferreira
Informações em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-marco
Inscrição em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-marco-form
NÍVEL DO CURSO
Básico
OBJETIVOS DO CURSO
O objetivo geral do curso é fornecer os conceitos básicos e fundamentais para compreensão e aplicação da área de aprendizado de máquina.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Conhecer as principais definições e tipos de aprendizado de máquina;
• Estudar modelos supervisionados e não-supervisionados;
• Conhecer técnicas de pré-processamento dos dados;
• Implementação de métricas de avaliação para validação dos modelos.
QUEM PODE FAZER ESTE CURSO?
Este curso é ideal para profissionais e/ou estudantes de diferentes áreas que têm interesse na área de aprendizado de máquina.
POR QUE DEVO FAZER ESTE CURSO?
O campo do Aprendizado de Máquina (ML) emergiu como um setor significativo nos últimos anos. Empresas estão capitalizando essa tecnologia para impulsionar seus ganhos, enquanto a pesquisa aplicada floresce tanto na indústria quanto na academia. Após fazer este curso, o estudante terá o domínio da área de aprendizado de máquina estando apto a utilizar modelos e avaliar seu desempenho.
EMENTA
• Introdução ao Machine Learning
• Aprendizado Supervisionado
• Aprendizado Não Supervisionado
• Avaliação e Validação de Modelos
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.