Capacitar o estudante a: (i) entender, analisar, e implementar as principais etapas do ciclo de vida dos
dados, da geração dos dados ao fornecimento de resultados para auxílio à tomada de decisões; (ii)
entender conceitos essenciais de inteligência artificial, como tipos de dados, fluxo de trabalho
envolvendo todo o ciclo dos dados, tipos de aprendizagem, tipos de modelos e seus usos; (iii) entender
as características dos principais modelos de inteligência artificial utilizados em aprendizagem
supervisionada e aprendizagem não supervisionada; e (iv) analisar problemas espaciais e temporais em
biossistemas utilizando modelos de inteligência artificial.
- Docente: Roberto Fray da Silva