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por William Edwards Deming
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Adquira competências em Data Science
A Inteligência Artificial é uma área da Ciência da computação que permite que as máquinas se aproximem da inteligência do ser humano. Dependendo do nível de sofisticação, uma máquina desenvolve a sua própria capacidade de aprendizagem permitindo-lhe raciocinar, planear, tomar decisões e resolver problemas, sem interferência de um humano.
Machine Learning (ML) representa a capacidade de aprendizagem das máquinas, utilizando diversos modelos para fazer previsões. Através da injeção de uma quantidade enorme de dados permitimos que a própria máquina aprenda e evolua, sem a intervenção humana. Uma máquina com ML aprende e toma decisões através da análise de grandes quantidades de dados, detetando padrões com eficácia. Este processo é muito semelhante à aprendizagem do ser humano.
Ciência dos dados ou Data Science representa um subconjunto da Inteligência Artificial, sendo responsável por gerar insights, a partir de uma grande quantidade de dados.
Conheça o formador
Raphael Espanha Licenciado em Engenharia Biomédica e com mestrado em Informática Médica pela Universidade do Minho, iniciou o seu percurso profissional na Alemanha onde desenvolveu competências em Inteligência Artificial aplicada em imagens. Já em Portugal, trabalhou como Lead Data Scientist em projetos de deteção de fraude usando dados heterogéneos. Atualmente assume o cargo de Senior Research Scientist onde desenvolve soluções para deteção de objetos em imagens e Point Clouds. |
Objetivos do Programa
- Compreender as diferenças dos vários conceitos e designações usadas em Data Science e Machine Learning;
- Implementar pipelines de processamento e tratamento de dados de modo a alimentar modelos de Machine Learning;
- Obter conhecimento das técnicas e modelos mais utilizados praticando com diferentes dados e cenários;
- Otimizar processos de aprendizagem de modelos de Machine Learning de modo a obter melhores resultados para um mesmo conjunto de dados.
Plano de Formação
- Introduction to Data Science
- Exploratory Data Analysis
- Machine Learning
- Machine Learning II
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Inscrições e mais informações
INSCRIÇÕES
Data: 28 de janeiro a 20 de fevereiro
PRÉ-REQUISITOS
- Conhecimentos básicos de: