Matemática e Estatística aplicada à Inteligência Artificial
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O objetivo do curso é fornecer aos participantes um conhecimento aprofundado sobre a aplicação da matemática e estatística na área de inteligência artificial.
Pré-requisitos técnicos:
Os participantes devem possuir um dispositivo (computador ou celular) com acesso à internet de alta velocidade, som e microfone. O curso será totalmente online, utilizando a plataforma Microsoft Teams para as aulas virtuais. É recomendado que os alunos tenham familiaridade básica com o uso de tecnologias online e estejam aptos a utilizar as ferramentas de comunicação e colaboração do Teams.
Pré-requisitos acadêmicos:
Embora não sejam obrigatórios, é desejável que os participantes possuam conhecimentos básicos de infraestrutura de tecnologia da informação, incluindo noções de redes de computadores, sistemas operacionais e bancos de dados. Além disso, é recomendado que os alunos tenham conhecimentos prévios em álgebra linear, cálculo diferencial e integral, probabilidade e estatística, uma vez que esses conceitos serão utilizados no contexto da inteligência artificial.
O curso abordará os fundamentos matemáticos e estatísticos necessários para compreender e implementar algoritmos e modelos de inteligência artificial, capacitando os alunos a resolver problemas complexos e tomar decisões informadas. Ao final do curso, os participantes serão capazes de aplicar técnicas matemáticas e estatísticas avançadas para analisar dados, desenvolver modelos preditivos e de aprendizado de máquina, e otimizar o desempenho de algoritmos de inteligência artificial.
O curso destina-se a profissionais e estudantes que possuam conhecimento básico em inteligência artificial e desejam aprofundar seus conhecimentos em matemática e estatística aplicadas à área. O público-alvo inclui engenheiros, cientistas de dados, pesquisadores, desenvolvedores de software e estudantes de graduação e pós-graduação nas áreas de ciência da computação, matemática, estatística e áreas afins. É desejável que os participantes possuam familiaridade com conceitos básicos de programação e conhecimentos prévios em álgebra linear, cálculo diferencial e integral, probabilidade e estatística.