𝐅𝐮𝐧𝐝𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝐀𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐢𝐳𝐚𝐝𝐨 𝐝𝐞 𝐌𝐚́𝐪𝐮𝐢𝐧𝐚 𝐞 𝐂𝐢𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐃𝐚𝐝𝐨𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐀𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐚𝐥

 𝐅𝐮𝐧𝐝𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝐀𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐢𝐳𝐚𝐝𝐨 𝐝𝐞 𝐌𝐚́𝐪𝐮𝐢𝐧𝐚 𝐞 𝐂𝐢𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐃𝐚𝐝𝐨𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐀𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐚𝐥

📚 Nosso curso 100% online do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC).

🔺 O curso é dividido em duas partes:
✅ 𝐂𝐢𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐝𝐚𝐝𝐨𝐬: O método científico. Preparação e pré-processamento de dados. Bibliotecas fundamentais: NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, PyTorch. Paradigmas de aprendizado de máquina. Método dos k-vizinhos mais próximos para regressão e classificação. Modelos de regressão. Seleção, ajuste e regularização de modelos. Princípios de Aprendizado Estatístico. Modelos probabilísticos para classificação e regressão.
✅ 𝐀𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐢𝐳𝐚𝐝𝐨 𝐝𝐞 𝐌𝐚́𝐪𝐮𝐢𝐧𝐚: Modelos preditivos. Aprendizado baseado em regras. Métodos de reamostragem e comitês de modelos. Máquinas de vetores de suporte. Redes neurais artificiais e deep learning. Modelos de aprendizado não supervisionado. Redes de Kolmogorov–Arnold. Aplicações em inteligência artificial e modelos de linguagem.

🐍 Todo o conteúdo é trabalhado tanto na teoria quanto na prática, com diversos 𝗻𝗼𝘁𝗲𝗯𝗼𝗼𝗸𝘀 𝗲𝗺 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻, disponibilizados a cada aula.

📚 As aulas são gravadas e disponibilizadas de segunda a quinta-feira.

🗓️ Há 𝗺𝗼𝗻𝗶𝘁𝗼𝗿𝗶𝗮𝘀 de segunda a quinta, às 20h, e aula de revisão comigo às sextas-feiras.