Introdução ao Aprendizado de Máquina


SOBRE O MINICURSO:

Neste minicurso você aprenderá os conceitos básicos sobre Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e irá implementar um algoritmo para realizar classificações utilizando Support Vector Machine (SVM). Para tanto, você será apresentada/apresentado a conceitos básicos como Aprendizado Supervisionado, classificação binária, máquina de vetores de suporte linear e não-linear, vetores de suporte, hiperplano, margem rígida e suave, multiplicadores de Lagrange, etc. As implementações serão feitas em Python no ambiente Anaconda/Spyder com a biblioteca scikit-learn.

OBJETIVO DO MINICURSO:

Este minicurso tem por objetivo ministrar os principais conceitos sobre Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e apresentar os conhecimentos básicos para que cada aluna/aluno implemente um sistema simples de Classificação com Support Vector Machine (SVM) utilizando a linguagem de programação Python.

CONTEÚDO:

O minicurso possui carga horária total de 10 horas. Os assuntos abordados serão:

MÓDULO 1 - INTRODUÇÃO AOS CONCEITOS BÁSICOS:

Neste tópico serão apresentadas aulas sobre os conceitos básicos deste minicurso.

● Introdução teórica ao Aprendizado de Máquina

● Introdução teórica ao Support Vector Machine (SVM)

● Exemplos de Aplicação de Aprendizado de Máquina

● Exemplos Prático de Aplicação de Support Vector Machine (SVM)

MÓDULO 2 - INSTALAÇÃO DO AMBIENTE DE DESENVOLVIMENTO:

Neste tópico será realizada a instalação do ambiente de desenvolvimento e atividades de programação em Python com o intuito de nivelar conhecimentos:

● Instalação do Ambiente de Programação nos Sistemas Operacionais Linux e Windows

● Introdução ao Python para Programadores

● Realização da Primeira Atividade Proposta

MÓDULO 3 - IMPLEMENTAÇÃO DE UMA FERRAMENTA PARA REALIZAR CLASSIFICAÇÕES COM SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM):

Neste tópico será realizada a parte prática do minicurso. Cada aluna/aluno irá implementar uma ferramenta para realizar classificação binária com Support Vector Machine utilizando diferentes datasets. Aqui também ocorrerá a realização da segunda e última atividade prática do minicurso.

METODOLOGIA:

O minicurso será ministrado no ambiente Moodle de estudos e fará uso das seguintes metodologias:

● Aulas teóricas ministradas em formato vídeoaula

● Aulas práticas ministradas em formato tutorial

● Realização de atividades práticas (cada aluno/aluna irá implementar um sistema de Classificação binária com Support Vector Machine)

● Esclarecimento de dúvidas e sugestões por meio de fóruns

PRÉ-REQUISITOS:

Para uma boa realização e conclusão deste minicurso, recomendamos os seguintes pré-requisitos:

● Ter um computador com acesso à Internet e disponível para a instalação de programas

● Conhecer alguma linguagem de programação

● Ter conhecimento básico de matemática e estatística

● Ter disciplina e motivação para estudar online

● Ter disponibilidade de 10 horas na semana para estudos

PÚBLICO ALVO:

Este minicurso é destinado a estudantes e profissionais das áreas de Tecnologia, Estatística, Ciência de Dados e a todos e todas que desejam conhecer as técnicas básicas de Coleta de Dados da Web por meio de uma abordagem prática.

CERTIFICADO DO CURSO:

O certificado será emitido para todos e todas que concluírem as atividades do minicurso com no mínimo de 70% de aproveitamento. Para este minicurso iremos emitir somente certificado digital (formato pdf).

INVESTIMENTO:

O investimento para este minicurso é de R$55,00.

FORMAS DE PAGAMENTO:

● Cartões de crédito em 3 parcelas sem juros ou em até 12 vezes com juros.

● Boleto Bancário.

INSCRIÇÕES ABERTAS:

Início das Aulas: 18/07/2018

Término: 22/08/2018

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INTRODUÇÃO AO APRENDIZADO DE MÁQUINA
SOBRE A INSTRUTORA DESTE CURSO

Alessandra Gomes é graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Pará (UFPA) e mestra em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Possui mais de 10 anos de experiência entre os ensinos técnico, profissionalizante, superior e cursos livres. Já atuou no ensino privado (Colégio Politécnico Bento Quirino - Campinas - SP), público (Instituto Federal de Brasília - IFB e Projeto PARFOR - UFRA) e em projetos de cursos livres para qualificação profissional (Uptex - Campinas - SP e X25 - Brasília - DF).

Neste tempo, teve contato com a Manipulação de Dados durante projeto de pesquisa realizado no IFB. Além disso, participou de cursos de Ciência de Dados e Machine Learning na Universidade de São Paulo (USP) e Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP). Também possui curso de elaboração de materiais didáticos com recursos tecnológicos pelo Senac-SP.

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