Regressão Linear e Não-Linear com Aplicações em 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:

- Álgebra Linear para Machine Learning

- Probabilidade e Estatística Básica para 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 do curso de regressão linear e não linear o foco será nos métodos e algoritmos mais relevantes relacionados aos problemas de previsão e classificação: Regressão Linear simples e múltipla, Regressão Logística, Regularização, Classificação multi-classes dentre outros.