Álgebra Linear para Machine Learning

A área de inteligência artificial tem sido o principal tema de estudo e investimento em diversas áreas de conhecimento. O elemento principal para o entendimento profundo do tema é conhecer os conceitos matemáticos que estão envolvidos. Os profissionais nesta área, embora dominem os aspectos computacionais do tema, reconhecem um limitado conhecimento da matemática envolvida. Sem estes conhecimentos não é possível avançar em aspectos mais profundos e desenvolver ferramentas novas na área.

Conheça os outros cursos do Departamento de Matemática:

- Probabilidade e Estatística Básica para Machine Learning

- Regressão Linear e Não-Linear com Aplicações em Machine Learning

- Cálculo e Otimização para Inteligência Artificial

O objetivo do curso é apresentar os conceitos fundamentais em matemática necessários para a compreensão dos principais elementos presentes nos modelos envolvendo Machine Learning, Deep Learning e Inteligência artificial de forma mais genérica. Estes conceitos envolvem aspectos fundamentais de cálculo, álgebra linear e estatística. No caso específico do curso de Álgebra linear para Machine Learning, o foco será nos conceitos fundamentais de álgebra linear necessários ao aprendizado de máquina, como: Transformações Lineares e normalização, Mínimos quadrados e regressão linear, Autovalores e PCA.

Profissionais que atuam em áreas relacionadas a Inteligência Artificial e que buscam avançar no entendimento dos conceitos envolvidos nestes modelos.

Indicado conhecimento em Computação, Engenharias, Física, Química, Matemática e/ou similares. 

Aulas realizadas ao vivo pela Plataforma Zoom. As aulas serão gravadas e disponibilizadas no Ambiente de Aprendizagem Online (moodle) por 2 meses após o término do curso.