Aprendizado Supervisionado
30hApresenta modelos lineares para regressão e classificação, regressão logística, avaliação de modelos preditivos, Naive Bayes, métodos baseados em árvores, ensembles, máquinas de vetor suporte e truque do kernel.
Módulo 3
Modelos Preditivos
Módulo central da formação voltado ao desenvolvimento de modelos preditivos e aplicações modernas de IA.
O terceiro módulo concentra o núcleo preditivo do programa. Ele combina fundamentos estatísticos e computacionais com técnicas de machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural aplicadas a problemas reais.
Redes Neurais Artificiais e Deep Learning
30hCobre neurônios artificiais, perceptron, multilayer perceptron, funções de ativação e custo, retropropagação e aplicações em regressão e classificação, além de fundamentos e arquiteturas modernas de deep learning para texto e imagem.
Métodos Ensemble
15hAborda tarefas de ensemble em aprendizado de máquina, os principais tipos de métodos ensemble, aplicações em classificação e estratégias de ajuste de hiperparâmetros para otimização de desempenho.
Processamento de Linguagem Natural
30hIntroduz o processamento de linguagem natural, com pré-processamento de texto, representação semântica e vetorial, análise de sentimentos e noções de modelos sequenciais, transformers e grandes modelos de linguagem.