Cursos e Atividades de Extensão

550400550 - VII Escola Avançada em Big Data Analysis

Unidade:
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Modalidade:
Difusão
Tipo:
à Distância
Público Alvo:
Alunos cursando a partir do 3º ano da graduação, Alunos de Pós-graduação e profissionais de Empresas graduados, nas seguintes áreas: Engenharias, Computação, Matemática Aplicada, Estatística, Administração e Economia e áreas correlatas.
Objetivo:
Apresentar aos estudantes as principais técnicas usadas no contexto de Big Data, com foco na análise inteligente de grandes volumes de dados, destacando-se métodos avançados como Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional, Visualização da Informação, Sistemas de Recomendação, Mineração de Dados e Textos. Serão apresentadas também vários softwares para apoiar para análise, extração de conhecimento, organização e visualização de dados, tornando o curso prático.
Pré-requisito Graduação:
Não
   
Área de Conhecimento:
Ciência da Computação
   

Edição 23001
Número do Oferecimento 1
Período de Realização: de 09/10/2023 até 13/10/2023
Local do curso: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Modalidade online
Vagas: 300
 
Inscrição
On-line: de 18/09/2023 00:00 até 05/10/2023 23:59
Procedimento de inscrição: Fazer a inscrição no Sistema Apolo e anexar os documentos comprobatórios exigidos. Em seguida, preencher o formulário online disponibilizado no site do evento (http://eabda.icmc.usp.br) para a escolha das disciplinas pretendidas e instruções para pagamento da taxa de inscrição. A matrícula somente será efetivada após a verificação dos documentos anexados e a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.
 
Conteúdos/Disciplinas Abertura da VII EABDA
Análise de Dados Multimídia Big Data
Análise de sentimentos em dados textuais: dos métodos baseados em léxico ao uso de large language models
Classificação e Regressão de Séries Temporais
Entendendo o valor dos sistemas de recomendação personalizados para (o e-business/negócios)
Inteligência Artificial na Saúde: Aplicações, Regulamentações e Desafios
Introdução ao Aprendizado de Máquina por Reforço
Introdução aos Modelos de Língua Neurais
Introdução às Graph Neural Networks
Tomada de Decisão Estratégica sobre Volumes Massivos de Dados
Estratégias para Treinamento de Redes Neurais Profundas
 
Responsáveis
Coordenador: Diego Furtado Silva
Vice-Coordenador: Ricardo Marcondes Marcacini
 
Critérios de seleção: Ordem de recebimento da inscrição via Sistema Apolo, pagamento da inscrição, envio de documentos comprobatórios da condição de estudante/profissional conforme especificado no público alvo, até o limite de preenchimento das vagas.
Critérios de aprovação: Frequência mínima de 75% nas atividades do curso considerando a disciplina obrigatória e mais uma das disciplinas optativas.
   
Curso Pago
Valor da inscrição: 120,00
Isenções: Poderá ser concedida isenção da taxa de inscrição para os alunos, mediante solicitação dos mesmos através do site do evento (http://eabda.icmc.usp.br), a partir da análise dos seguintes critérios: - Condição financeira/socioeconômica (é necessário apresentar documentação comprobatória do estado de fragilidade econômica do aluno); - Mérito profissional/técnico/científico/acadêmico (através da apresentação de histórico escolar do curso para os alunos de graduação e/ou pós-graduação; curriculum vitae para os profissionais); O candidato que se utilizar de fraude para obtenção de isenção terá sua matrícula cancelada. Em caso de empate, os critérios a serem utilizados para o desempate nas vagas isentas são, pela ordem: - 1° socioeconômicos: menor renda/desempregado; - 2º menor número de cursos com isenções concedidas, na mesma modalidade que solicita matrícula, realizados anteriormente pelo candidato; - 3º ordem de inscrição.
   
Vagas gratuitas
30
 
Local de inscrição
Telefone: (16)3373-9730
Ramal:
Fax:
Contato: Coordenação da VII EABDA
Site: http://eabda.icmc.usp.br
E-mail: eabda@icmc.usp.br



 
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