INFO 
Curso: Introdução ao Aprendizado de Máquina
Carga Horária: 30h
Modalidade: Presencial
Turno/Horário: Segunda, Quarta e Sexta | 14:30h às 18:30h
Período: 03/06 a 14/06/2024
Professor(a): Antonio Carlos Lopes Fernandes Junior
Informações em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-junho
Inscrição em: https://bit.ly/ufba-tomorrow-junho-form
NÍVEL DO CURSO
Intermediário
OBJETIVOS DO CURSO
Capacitar o(a) estudante para entender e desenvolver algoritmos de aprendizagem de máquinas.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Compreender os conceitos gerais do aprendizado de máquina; Compreender a análise e o pré-processamento de dados; Compreender os principais métodos de avaliação de modelos; Compreender os principais métodos baseados em distância; Compreender os principais métodos probabilísticos; Compreender os principais métodos simbólicos; Compreender os principais métodos conexionistas; Compreender os principais métodos de maximização de margens.
QUEM PODE FAZER ESTE CURSO?
Estudantes e profissionais que possuem uma noção básica de Álgebra Linear, Cálculo Diferencial e Integral e Probabilidade.
POR QUE DEVO FAZER ESTE CURSO?
A Inteligência Artificial (IA) é um dos temas mais instigantes da atualidade para a solução de uma grande variedade de problemas. O seu grande sucesso deve-se a uma de suas subáreas, denominada Aprendizado de Máquina, que concentra a maior parte dos algoritmos responsáveis por soluções exitosas, seja em ambiente doméstico, corporativo ou industrial.
EMENTA
Conceitos gerais de aprendizado de máquina e noções de probabilidade. Análise e pré-processamento de dados. Avaliação de modelos. Métodos baseados em distância. Métodos probabilísticos. Métodos simbólicos. Métodos conexionistas. Métodos de maximização de margens.
SOBRE O PROFESSOR
Antonio C. L. Fernandes Junior possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia (UFBA) (2000), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) (2005) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) (2015). Atualmente é professor Associado I, em regime de dedicação exclusiva, do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia (DEEC/EP/UFBA). É pesquisador associado ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE/UFBA). Foi coordenador do Colegiado do Curso de Engenharia de Computação (CCECOMP) do DEEC entre dezembro de 2016 e dezembro de 2018. Tem experiência na área de Engenharias Elétrica e de Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Processamento Digital de Sinais, Áudio, Acústica, Psicoacústica, Telecomunicações e Eletromagnetismo.