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Programa do Curso
Avançado Neural Networks
- Arquitecturas de aprendizagem profunda
- Redes neuronais convolucionais e recorrentes
- Modelos generativos e aprendizagem não supervisionada
Machine Learning em escala
- Análise de grandes volumes de dados
- Computação distribuída para ML
- Técnicas avançadas de otimização
Reinforcement Learning e tomada de decisões
- Processos de decisão Markov
- Métodos de gradiente de política
- Sistemas multiagentes e teoria dos jogos
Processamento e compreensão da linguagem natural
- Técnicas avançadas de PNL
- Análise de sentimentos e classificação de textos
- Modelos e transformadores de linguagem
Computer Visão e perceção
- Reconhecimento de imagens e deteção de objectos
- Análise de vídeo e reconhecimento de acções
- Reconstrução 3D e realidade aumentada
Ética e sociedade da IA
- Preconceitos e equidade nos sistemas de IA
- Governação e política da IA
- Impactos sociais futuros da IA
Projeto de laboratório
- Implementação de modelos avançados de ML
- Analisar grandes conjuntos de dados
- Colaborar num projeto de investigação de grupo
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos sólidos dos conceitos básicos de IA e ML
- Proficiência em Python e familiaridade com conjuntos de ferramentas de ciência de dados
- Conclusão de um curso introdutório em IA ou experiência equivalente
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros
- Profissionais de IA
21 Horas
