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Laboratório de Aplicações em Inteligência Artificial

Aulas do IA para Todos

Aulas introdutórias com vídeos e materiais complementares.

Aula 1: O que é Inteligência Artificial

História e aplicações da IA.

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Aula 2: Introdução à aprendizagem de máquina

Conceitos básicos de AM e exemplos iniciais.

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Aula 3: Pré-processamento de dados

Tratamento e preparação de dados para modelagem.

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Aula 4: Aprendizagem de Máquina Supervisionada

Métodos supervisionados e aplicações.

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Aula 5: Aprendizagem de Máquina Não Supervisionada

Métodos não supervisionados e exemplos.

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Aula 6: Avaliação de modelos

Métricas e validação de modelos.

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Aula 7: Redes neurais

Fundamentos e treinamento de redes neurais.

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Aula 8: Redes neurais convolucionais

Visão computacional e CNNs.

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Aula 9: Processamento de Linguagem Natural

Fundamentos e aplicações em PLN.

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Aula 10: Aplicações de Inteligência Artificial

Casos de uso e aplicações práticas.

Vídeo • Notebook de classificação textual • Notebook de regressão

Entrevistas e bate-papos

Conversas com profissionais e pesquisadores sobre IA e suas aplicações.

Thibério Rangel

Biólogo pós-doutorando no MIT.

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Juarez Bochi

Engenheiro de Aprendizagem de Máquina (Google/NY).

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Arnaldo Gualberto

Engenheiro de Aprendizagem de Máquina (Wildlife/SP).

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Bruno Barufaldi

Pesquisador em Radiologia (Universidade da Pensilvânia).

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Marianne Linhares

Pesquisadora na DeepMind.

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Renan Moioli

Neurociências, robótica e IA.

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Geraldo Ramos

Moises.ai.

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Rychard Guedes

Cientista de Dados (Itaú).

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Hermano Vianna

Cultura e IA.

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Telmo Filho, Thaís Gaudencio e Yuri Malheiros

IA para Todos: encerramento e perspectivas.

Vídeo

Materiais de aulas

Slides, notas de aula e notebooks para aprofundamento em IA.