Informações do curso

-Conhecer os principais conceitos de ciência de dados e sua aplicação aos negócios. -Conhecer os principais conceitos relacionados à Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning e suas aplicações aos negócios. -Conhecer as principais metodologias e técnicas em ciência de dados para aplicações em negócios. -Conhecer os fundamentos e técnicas de aprendizado de máquina (machine learning e deep learning). -Compreender os fundamentos de Redes Neurais Artificiais (RNA). -Conhecer as principais Arquiteturas e Topologias de Redes Neurais Artificiais. -Compreender os fundamentos do Processo de Treinamento de Redes Neurais Artificiais. -Compreender os conceitos de underfitting e overfitting em Redes Neurais Artificiais. -Compreender os conceitos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e Profundo (Deep Learning). -Conhecer e utilizar as estruturas básicas das linguagens de programação R e Python. -Conhecer as principais ferramentas para utilização das linguagens R e Python. -Conhecer e utilizar as principais bibliotecas da linguagem Python para aprendizado de máquina (Machine Learning). -Conhecer e utilizar as principais bibliotecas da linguagem Python para aplicação de técnicas de aprendizado de profundo (Deep Learning). -Selecionar e compreender a aplicação de técnicas de redes neurais artificiais para criação de modelos para solução de problemas de classificação e regressão. -Selecionar e compreender a aplicação de técnicas de redes neurais artificiais para a criação de modelos para solução de problemas de otimização. -Selecionar e compreender a aplicação de técnicas de redes neurais artificiais para a criação de modelos para solução de problemas de reconhecimento de imagem (computer vision). -Selecionar e compreender a aplicação de técnicas de redes neurais artificiais para a criação de modelos para solução de problemas de reconhecimento de textos e linguagem natural (natural language processing). -Avaliar e validar de modelos de redes neurais artificiais. -Aplicar modelos de redes neurais artificiais para tomada de decisão. Aplicar modelos de deep learning para a tomada de decisão. -Aplicação de modelos analíticos baseados em redes neurais artificiais para solução de problemas de negócio. -Descobrir oportunidades de mudança e inovação nos negócios através da construção de modelos de inteligência artificial baseados em redes neurais artificiais e deep learning. -Compreender e avaliar o potencial, as possibilidades, as limitações e as dificuldades para aplicação de modelos inteligência artificial nos negócios. -Compreender e avaliar os aspectos éticos aplicação de técnicas relacionadas à inteligência artificial. -Discutir a privacidade, segurança, veracidade e propriedade de dados entre outros aspectos éticos ligados modelos de inteligência artificial. -Discutir os possíveis impactos e responsabilidades sociais com a aplicação de modelos de inteligência artificial nos negócios. -Colaborar na realização de exercícios e estudos de caso sobre a aplicação de técnicas e modelos de redes neurais artificiais em problemas de negócio. -Adquirir competência para a redação de relatórios conclusivos sobre os modelos de inteligência artificial e sua aplicação, resultados e impactos nos negócios. -Pesquisar informações sobre técnicas, ferramentas e bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo e sua aplicação nos negócios. -Pesquisar informações sobre fontes de dados e exemplos de modelos analíticos baseados em redes neurais artificiais e deep learning. -Adquirir competência básica para criação e aplicação de modelos analíticos de redes neurais artificiais utilizando as linguagens de programação R e Python. -Conhecer os principais recursos, ferramentas e bibliotecas da linguagem de programação Python para aplicações de algoritmos baseados em redes neurais artificiais (machine learning e deep learning).