Leia atentamente todas as informações: 

Sobre o Curso:

O Machine Learning é um campo de estudos, associado à área da Inteligência Artificial, que visa criar métodos e algoritmos baseados em análise de dados e reconhecimento de padrões com o objetivo de "ensinar" uma máquina a realizar determinada tarefa tomando decisões mais rápidas e assertivas com base na experiência adquirida. O Machine Learning é uma área que está em alta no mundo da tecnologia atualmente e está presente em nossas vidas em diversos sistemas como sistemas de recomendações de compras,  filtro de conteúdo e algoritmos de buscas, por exemplo. 

Ministrante: Nícolas Vitor Yuki Obara Yamakoshi, graduando em Engenharia Elétrica e membro do PET EEL.

Carga horária: 6 horas. 

Vagas: O curso tem limite máximo de 30 vagas. A inscrição só será confirmada após efetuar o pagamento.

Ementa do Curso:

Dia 1:

- Introdução: o que é e por que usar Machine Learning?

- Tipos de algoritmos 

- Procedimentos: como solucionar o seu problema com Machine Learning?

- Ferramentas utilizadas

- Parte prática: Classificação e Regressão com Scikit-Learn e Pandas

- Recursos adicionais

Dia 2:

- Recapitulação: conceitos importantes vistos no dia 1

- Introdução Teórica a Redes Neurais Artificiais

- Parte prática: Classificação de imagens

- Deep Learning com Fast.ai

- Recursos adicionais

Investimento: R$ 20,00 ou R$ 15,00 e 1Kg de alimento não-perecível.

Lembrando que membros da IEEE UFSC têm desconto.

Datas: 22 e 24 de Outubro - 18:30 às 22:00 - sala CTC302.

Pré-requisitos: Conhecimento básico de Python e Estatística.

OBS: É necessário levar Notebook! O material será disponibilizado online.

Coffee Break e certificados inclusos!