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Forecasting - Séries Temporais com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

Eventos para você

Forecasting - Séries Temporais com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

14 jul - 2025 • 19:00 > 18 jul - 2025 • 22:00

 
Videoconferência via Sympla Streaming
Evento encerrado

Forecasting - Séries Temporais com Inteligência Artificial - Machine Learning e Redes Neurais

14 jul - 2025 • 19:00 > 18 jul - 2025 • 22:00

 
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Descrição do evento

Descrição do evento

Curso - Revisado e Ampliado! 
CH - 15 horas - 19h00 - 22h00

- 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 
Investimento: Oferta Especial R$ 898,99 à vista pelo PIX; no cartão ou parcelado em até 12X direto pelo Sympla. 

Programa
1ª aula  - Teoria de Séries Temporais (3 horas) - 14/07
2ª aula  - Teoria de Séries Temporais (3 horas) - 15/07
3ª Aula - Teoria sobre IA, Machine Learning e Redes Neurias Artificiais (3 horas) - 16/07
4ª Aula - Mão na massa com Machine Learning - Scikit-Learning e Keras (3 horas) 17/07
5ª Aula - Mão na massa com Rede Neural Artificial - Tensorflow, Scikit-Learning e Keras (3 horas) 18/07
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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