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Inteligência Artificial aplicada à área das biológicas e da saúde - Turma 2/2026

13 abr - 2026 • 19:00 > 15 abr - 2026 • 23:00

 
Videoconferência via Sympla Streaming
Parcele em até 12x

Inteligência Artificial aplicada à área das biológicas e da saúde - Turma 2/2026

13 abr - 2026 • 19:00 > 15 abr - 2026 • 23:00

 
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Descrição do evento

Este curso propõe uma visão ampla e integrada da Inteligência Artificial (IA) e de suas principais ferramentas, como Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), com foco nas aplicações nas áreas biológicas e da saúde. Destinado a estudantes, pesquisadores e entusiastas, o conteúdo demonstra como essas tecnologias podem ser empregadas para responder a questões complexas nesses campos do conhecimento.
O programa abrange desde os conceitos fundamentais de IA até aplicações práticas, incluindo o treinamento e a validação de modelos de ML e DL para interpretação e identificação de espécies e doenças em bases de dados tabulares e em imagens de células, lâminas histopatológicas e radiografias.
Por meio de estudos de caso reais e atividades práticas, os participantes desenvolverão competências essenciais para integrar a IA em seus próprios projetos de pesquisa. Trata-se de um recurso indispensável para quem busca atuar na fronteira da inovação em biologia e saúde, oferecendo uma compreensão clara de como a IA está transformando a forma de investigar, compreender e tratar doenças, além de impulsionar avanços científicos relevantes.
Ao final você recebe o certificado de 12 horas aulas.
O curso aborda:
-> Introdução à IA, ML e DL
    • Big Data e transformação de dados em conhecimento
    • Conceitos de IA e aplicações
    • Diferenças entre ML e DL
    • Aprendizado supervisionado e não supervisionado
    • Métodos de validação
-> Deep Learning e Redes Neurais
    • Redes neurais artificiais (MLP)
    • Funções de ativação e função de perda
    • Gradiente descendente
-> Visão Computacional e CNNs
    • Fundamentos de imagens
    • Redes neurais convolucionais
    • Filtros e arquitetura de CNN
-> Prática 1 (RStudio) – Banco de dados tabular "Dataset Palmer penguins"
-> Prática 2 (Google Colab) – Banco de imagens "Malaria Cell Images Dataset"
 > Prática 3 (Google Colab) – Banco de imagens "COVID-19 Radiography Database"

Política do evento

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Sobre o produtor

Carlos de Oliveira

Pós-doutorando no projeto Patogenicidade do vírus da gripe aviária em mamíferos marinhos brasileiros, desenvolvido no Laboratório de Ecologia de Mamíferos (LEM/UNISINOS). Doutor em Biologia (2025), com ênfase em Conservação e Manejo da Biodiversidade, pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), onde também obtive o título de Mestre em Biologia (2020) e a Licenciatura em Ciências Biológicas (2018).

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