Aprendizado de Máquina aplicado à Geologia

Com Prof. Dr. Rafael Rubo

Conteúdo Programático: Conceitos fundamentais: IA, aprendizado de máquina, aprendizagem profunda, redes generativas; Contexto histórico; Fluxo de um projeto de aprendizado de máquina; Tipos de aprendizado de máquina - Classificação, regressão e agrupamento; Modelos estruturados; Ajuste dos modelos; Datasets e visualização de dados; Algoritmos de aprendizado supervisionado: Regressão Linear, Regressão Logística, K-Nearest Neighbors, Árvores de Decisão, Bootstrap Aggregation, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, Redes Neurais Artificiais, Redes Neurais Convolucionais; Algoritmos de aprendizado não-supervisionado: K-Means Clustering, Gaussian Mixture Model, Density-Based Clustering, Self Organizing Maps; Algoritmos de aprendizado por reforço: Q-Learning, Policy Gradient, Advantage Actor-Critic, Dyna-Q, Monte Carlo Tree Search; Redução de dimensionalidade: Principal Component Analysis, t-Distributed Stochastic Neighbor; Métricas de avaliação: separação simples, out-of-bag error, matriz de confusão, validação cruzada, correlações; Exercícios Práticos.

Sobre o professor: Rafael Rubo é Doutor em Engenharia Mineral e de Petróleo pela Escola Politécnica da USP. Trabalha na área de Exploração da Petrobras, onde realiza estudos estratigráficos e petrofísicos aplicando Ciência de Dados. É graduado em Geologia pelo Instituto de Geociências da UNICAMP. Participou de programa de intercâmbio na University of Missouri. Graduou-se também em Engenharia de Produção pela Universidade Cruzeiro do Sul. Fez dois MBAs, um em Ciência de Dados pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, e outro em Finanças com ênfase em Gestão de Investimentos pela FGV. É especialista em Sistemas Mínero-Metalúrgicos pela UFOP. Recebeu o prêmio de Honra ao Mérito do CREA-SP e o prêmio Inventor Petrobras 2024.

Aproveite para aprender com um profissional de excelência da área e participe!!

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