Publicação de Modelos de Aprendizado de Máquina com RESTFul API


SOBRE O CURSO:

Neste minicurso você aprenderá a gerar modelos de Aprendizado de Máquina e a hospedá-los na Web por meio de uma API RESTful. Para tanto, iremos gerar e hospedar na Web um modelo de Aprendizado de Máquina simples para classificar animais em mamíferos ou não mamíferos. Você será apresentada/apresentado a conceitos de API's, Arquitetura REST, REST x RESTful, Modelo de Aprendizado de Máquina, etc. As implementações serão feitas em Python no ambiente Anaconda/Spyder com as bibliotecas scikit-learn, pandas e com o Bottle Framework.

OBJETIVO DO CURSO:

Este curso tem por objetivo ministrar os conceitos básicos sobre a Arquitetura REST para a criação de uma API RESTful para manipular modelos de Aprendizado de Máquina. Será utilizada a linguagem de programação Python e o Framework de Aplicação Bottle.

CONTEÚDO:

O curso 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 curso.

● Introdução teórica à API

● Introdução teórica à API RESTful

● Apresentação das tecnologias utilizadas no curso

MÓDULO 2 - INTRODUÇÃO ÀS TECNOLOGIAS ADOTADAS:

Neste tópico será feita a instalação e apresentação das tecnologias selecionadas para este curso:

● Aula Prática sobre Bottle Framework e RESTful API

● Aula Prática sobre PythonAnywhere e Hospedagem de uma RESTFul API

● Realização da Primeira Atividade Proposta

MÓDULO 3 - IMPLEMENTAÇÃO E HOSPEDAGEM DE UMA RESTful API PARA MANIPULAR MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA:

● Aula Prática sobre Modelo de Classificação de Aprendizado de Máquina com Naive Bayes

● Aula Prática sobre RESTful API para manipular Modelo de Aprendizado de Máquina

● Aula Prática sobre Hospedagem da RESTful API criada no PythonAnywhere

● Realização da Segunda Atividade Proposta

METODOLOGIA:

O curso 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 aluna/aluno irá implementar e hospedar uma RESTful API para Aprendizado de Máquina

● 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 realizado pelo menos um dos Cursos ou Minicursos da PROGNIT sobre Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados ou Análise de Sentimentos

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

● Ter conhecimento básico sobre HTML/CSS

● Ter disciplina e motivação para estudar online

● Ter disponibilidade de 10 horas em um mês para estudos

PÚBLICO ALVO:

Este curso é destinado a estudantes e profissionais das áreas de Tecnologia, Estatística, Ciência de Dados e a todas e todos que desejam aprender a gerar e hospedar modelos de Aprendizado de Máquina na Web utilizando Arquitetura REST.

CERTIFICADO DO CURSO:

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

INVESTIMENTO:

O investimento para este curso 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: 13/06/2018

Término: 18/07/2018

Este curso é voltado para ex-alunos dos cursos de Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Análise de Sentimentos. Entre em contato conosco para fazer a sua inscrição.

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PUBLICAÇÃO DE MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA com RESTFul API
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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