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Forecasting com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

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Forecasting com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

30 mar - 2026 • 13:06 > 30 mar - 2026 • 19:00

Evento Online via Microsoft Teams

Evento encerrado

Forecasting com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

30 mar - 2026 • 13:06 > 30 mar - 2026 • 19:00

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Descrição do evento

Curso - Revisado e Ampliado!

CH - 18 horas - 19h00 - 22h30

- Material em pdf e códigos em Python (Google Colab).

- Aulas online e gravadas, portanto o curso pode ser feito em formato EAD. disponibilizadas no meu canal do YouTube - - www.youtube.com/@edercassettari777

Programa1

1ª aula - Teoria de Séries Temporais (3 horas) – 30/03

2ª aula - Teoria de Séries Temporais (3 horas) – 01/04

3ª Aula – Teoria sobre IA, Machine Learning e Redes Neurias Artificiais (3 horas) – 06/04

4ª Aula – Mão na massa com Machine Learning – Scikit-Learning e Keras (3 horas) – 08/04

5ª Aula – Mão na massa com Rede Neural Artificial – Tensorflow, Scikit-Learning e Keras (3 horas) – 10/04

Códigos detalhados, exercicios mão na massa e retirada de dúvidas do curso

Ementa:

1- Forecasting, como fazer?

2- Introdução a Análise de Séries Temporais e Previsão com Redes Neurais Artificiais

3- Bibliografia AST&P e Python

4- Visão Holística de Previsão e Decisão – Métodos

5- Modelos Determinístico X Modelo Estocástico

6- Definição e conceitos iniciais

7- Modelos Autorregressivos

8- Modelos de Média Móvel

9- Componentes de uma Serie Temporal

10- Estacionariedade

11- Hetereestaticidade

12- Modelo Aditivo

13- Modelo Multiplicativo

14- Correlação

15- Correlação e Causalidade

16- Função Autocorrelação

17- Função Autocorrelação Parcial

18- Covariância

19- Processos Autorregressivos

20- Processos de Médias Móveis

21- Processos ARMA

22- Modelo ARIMA

23- Modelo SARIMA

24- Critérios de Informação de Akaike

25- Navalha de Ockham

26- Introdução às Redes Neurais Artificiais

27- Machine Learning X Redes Neurais

28- Tipos de Aprendizado de Máquina e Aplicações

29- Algoritmos populares

30- Diferenças Redes Neurais Artificiais e Inteligência Artificial

31- Estrutura das Redes Neurais Artificiais

32- Tipos Principais de Redes Neurais Artificiais

33- Bibliotecas Python para Machine Learning e Deep Learning

34- Funcionamento das Redes Neurais Artificiais

35- Funções de Ativação dos Neurônios

36- Aplicações de Redes Neurais Artificiais

37- Tipos Principais de Redes Neurais Artificiais

38- Cérebro X Computador

39- Arquitetura Neural Biológica

40- Biológico X Von Neumann

41- Neurônio

42- Redes Neurais Artificiais

43- Redes Neurais Artificiais – Definições

44- O Processo de Treinamento e Previsão

45- Regras práticas para Previsões Assertivas

46- Anaconda X Conda X Miniconda X pip

47- Mão na massa com Machine Learning no Python

48- Apêndice – Testes formais Testes formais

a. ADF,

b. KPSS,

c. Phillips – Perron,

d. DF – GLS,

e. Zivot – Andrews,

49- Apêndice 2 – Quebras Estruturais,

50- Apêndice 3 – Diferenciação e Remoção de Tendência,

51- Apêndice 4 – Aprofundamentos do Modelo SARIMA

Visite o meu site - www.masterlss.com.br

Inscreva-se no meu canal - www.youtube.com/@edercassettari777

Entre para a minha Comunidade - https://chat.whatsapp.com/FRDSeFwaW48AQ1sa5SUu5t

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Sobre o produtor

Prof MSc Eder Cassettari

Doutorando em Engenharia Mecânica - Escola Politécnica - USP Cursando disciplinas isoladas em Engenharia de Sistemas e Computação no Instituto Militar de Engenharia - IME Mestre em Engenharia de Fabricação - UNICAMP Engenheiro Mecânico Automobilístico – FEI Lean Manufacturing / Office Expert Owner e CEO da Master Lean Six Sigma Consultoria em Eng. e Treinamento Lean Six Sigma Master Black Belt Sensei Docente em Engenharia de Produção e Data Science, graduação e Pós.

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