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Atividade
| 134200 - Machine Learning |
| Período da turma: | 14/10/2025 a 20/05/2027
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| Descrição: | Machine Learning I
Conduzir o aluno na identificação e no uso de técnicas de machine learning supervisionadas e não supervisionadas em um contexto para aprender com aplicar estas técnicas. 1. Contextos e aplicações. 2. Supervisionada. 3. Não supervisionada. 4. Projeto aplicado. Bibliografia "Aprendizado de Máquina na Prática: Uma Abordagem de Aprendizado Orientado a Problemas com Exemplos em Python" de Yuxi Li. Este livro apresenta uma abordagem prática de Aprendizado de Máquina, com exemplos de código em Python e orientação em solução de problemas. "Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem Estatística" de Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman. Este livro é uma referência padrão no campo do Aprendizado de Máquina e fornece uma cobertura completa de vários métodos avançados. "Deep Learning com Python" de François Chollet. Este livro é uma introdução prática e aplicada ao Deep Learning, com exemplos de código em Python. "Hands-On Machine Learning com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para criar sistemas inteligentes" de Aurélien Géron. Este livro é uma introdução prática ao Aprendizado de Máquina com Python, com exemplos de código usando o Scikit-Learn, Keras e TensorFlow. "Python Machine Learning: Aprendizado de Máquina e Análise de Dados com Python" de Sebastian Raschka e Vahid Mirjalili. Este livro cobre os fundamentos do Aprendizado de Máquina e também inclui uma introdução ao Deep Learning. |
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| Carga Horária: |
30 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 500 | ||||
| Ministrantes: |
Jaime Simão Sichman |
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