Curso sobre aplicações práticas de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e ciência de dados

O objetivo prosseguido é a implementação de conhecimentos teóricos de Machine Learning, Deep Learning e Data Science, através da realização e resolução de casos práticos. 1. Desenvolvimento da capacidade de implementação de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. - Implementação de algoritmos de aprendizagem supervisionada. - Implementação de algoritmos de aprendizagem não supervisionada. - Implementação de algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada utilizando ferramentas e bibliotecas de Machine Learning e Deep Learning. 2. Desenvolvimento de capacidades em Data Science como: Analisar e modelar dados. - Preparar relatórios. - Desenvolver dashboards interativos. 3. Desenvolvimento de capacidades estratégicas para resolver um problema de Machine Learning, Deep Learning ou Data Science. - Através da realização de exercícios práticos, o aluno implementará, utilizando linguagem de programação, as funções necessárias à construção de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. Além de enfrentar um conjunto de dados, onde serão analisados, gerando relatórios, estudando as relações entre eles, bem como visualizando-os de forma clara e intuitiva. - Por fim, o aluno enfrentará uma aplicação real, na qual utilizará seus conhecimentos teóricos e práticos para resolver um problema de Machine Learning utilizando a estratégia mais adequada.