Curso de Práticas em Machine Learning

jul 10, 2019 | Curso, Notícias | 0 Comentários

 O CRIA (Centro de Referência em Inteligência Artificial) do IRACEMA DIGITAL lança o curso de PRÁTICAS em MACHINE LEARNING. Módulo de um futuro curso de Especialização em Ciência de Dados.

OBJETIVO: Formar profissionais de TI em práticas de mineração de dados de forma que os mesmos possam realizar, participar ou gerenciar processos que necessitem de modelos de análise preditiva em conjuntos de dados especializados. Trata-se da formação de profissional especializado para os desafios da nova geração de sistemas de informação que envolvem o uso massivo de técnicas de inteligência artificial/machine learning. Serão abordados os conceitos básicos, fundamentos e principais algoritmos utilizados em Aprendizagem de Máquina (ML) (Machine Learning) /Data Mining. Este treinamento é também indicado para profissionais das diversas áreas de conhecimento (ciências humanas, direito, engenharias etc.) que vislumbram a possibilidade de uso de mineração de dados em seus projetos e que possuam noções sobre programação de computadores.

Público-Alvo: É desejável que o participante possua conhecimentos básicos sobre algoritmos, álgebra linear (Matrizes) e Cálculo afim de compreender alguns itens que serão expostos. Serão colocados exemplos em linguagem Python e outras ferramentas comerciais que possuam bibliotecas de DM/ML.

Ementa: Conceitos de Aprendizagem de Máquina (ML) e suas aplicações (Reconhecimento de Padrões e Mineração de dados). Ciclo de Vida de Projetos de ML. Análise Exploratória e Construção de Modelos. Aprendizagem Supervisionada. Classificação e Regressão. Regressão Linear e não Linear. Classificadores Elementares (NN, KNN, DMC, ZeroR, etc). Classificadores Estatísticos (Naive Bayes e Redes Bayesianas). Árvores de decisão, Redes Neurais Artificiais, Comitês de Classificadores. Ensembles. Aprendizagem Não Supervisionada. Análise de Agrupamentos. Algoritmos Hierárquicos, Dendogramas, Algoritmos não Hierárquicos e por Densidade. Aprendizagem Por Reforço. Descoberta de Regras. Regras de Associação. Algoritmos Apriori e FP-GROWTH. Otimização de Modelos. Seleção e Codificação de Atributos. “Label Encoding” e “One Hot Encoding”. Ganho de Informação e Impureza. Otimização de Hiperparâmetros. Ferramentas e Estratégias de Projeto.

Metodologia: Expositiva com execução de casos em planilhas ou em linguagens de programação de acordo com o conhecimento prévio dos participantes. Será definido um trabalho específico a ser desenvolvido por cada participante. Estes trabalha serão apresentados e discutidos no final do curso. Material Disponibilizado: Slides e Datasets Utilizados.

Carga Horária: 30 horas
Segunda (15/jul) a sexta (19/jul) das 19h às 22h (15h)
Sábado (20/jul): 9h às 12h e 13 às 17h (7h)
Semana para Trabalho prático:
Segunda (22/jul) a sexta (26/jul) – não considerada na carga horária
Apresentação dos trabalhos práticos
Sábado (27/jul): 8h às 12h e 13 às 17h (7h)

Investimento:
R$ 500,00 para participantes do IRACEMA Digital – pagos no FINAL do curso, dia 27/julho
R$1.000,00 para público, em geral – pagos no início do curso, dia 15/julho

Professor – Ronaldo Ramos
LATTES: http://lattes.cnpq.br/6350043279210590
Doutor em Informática Instituto Nacional de Telecom na França em 2003. Mestre em Inteligência Aplicada (UFSC), Professor Titular Departamento de Telemática do IFCE, desde 1989. Experiência (10 anos) em Projetos de DM com empresas privadas e públicas na área relacionada.

LOCAL: Sede Provisória do IRACEMA Digital  – Shopping ALDEOTA – Av Dom Luiz 500, 20º andar
INÍCIO: 15 de julho de 2019, às 19h

LOCAL PARA EMPRESAS e INSTITUIÇÕES APOIADORAS (cota: R$1000,00)
Realização: Iracema Digital | CRIA – Centro de Referência em Inteligência Artificial
Coordenação: NEPEN – Núcleo de Estudos e Pesquisas do Norte e Nordeste