Probabilidade e Estatística Básica 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.

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- Álgebra Linear 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 Probabilidade e Estatística básica para Machine Learning, o foco será nos conceitos fundamentais de teoria de probabilidade e estatística necessários ao aprendizado de máquina e nas técnicas de análise, como: Regressão Linear, estimação de parâmetros, testes de hipótese, bootstraping, compreensão de modelos de regressão e classificação.

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

Ter graduação, preferencialmente em computação, engenharia, física, química, matemática 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.