Machine Learning

O que é o curso?

Este curso apresenta os fundamentos, técnicas e principais métodos de aprendizagem de máquina, com foco em modelos para a resolução de tarefas de regressão e classificação. O curso aborda tanto o aprendizado supervisionado quanto o aprendizado não supervisionado.

Para quem é o curso?

O curso Machine Learning é indicado para profissionais que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio; profissionais que trabalham com grandes volumes de dados – seja na sua produção ou no consumo; colaboradores de empresas que estejam em um processo de transformação digital; estudantes de graduação de todas as áreas; e, interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.

O que você vai aprender?

Você irá desenvolver:

  • Capacidade para reconhecer as principais tarefas, ou problemas, solucionáveis através das ferramentas e metodologias da área da ciência de dados.
  • Compreensão dos princípios fundamentais de Machine Learning.
  • Aptidão para identificar as abordagens mais recomendadas para cada tipo de tarefa.
  • Entendimento dos princípios de modelagem preditiva.
  • Habilidade para utilizar modelos preditivos para solucionar problemas de negócio de maneira fundamentada.

 

O que você vai ver nesse curso

Módulo 1
  •   Aprendizagem Supervisionada
  •   Fundamentos de modelagem preditiva e tipos de erro
  •   Regressão: modelos lineares para Regressão
  •   Complexidade, Regularização e Validação
  •   Classificação: Regressão Logística, kNN, avaliação do erro
Módulo 2
  •   Princípios de aprendizagem não supervisionada
  •   Agrupamento: K-means

O que nossos ex-alunos falam

Informação inexistente

Coordenação do Curso

Rafael de Pinho André

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e mestrado em Informática - Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Especialista em Criptografia pela Universidade Federal Fluminense e em Gerenciamento de Projetos de Software pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Doutorando em Informática - Otimização e Raciocínio Automático - na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Investimento

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