{"id":22402,"date":"2022-03-07T19:04:52","date_gmt":"2022-03-07T22:04:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infnet.edu.br\/esti\/?post_type=faculdade&p=22402"},"modified":"2023-04-19T17:40:47","modified_gmt":"2023-04-19T20:40:47","slug":"aprendizagem-de-maquina-supervisionada","status":"publish","type":"faculdade","link":"https:\/\/faculdade.infnet.site\/faculdade\/ciencia-de-dados-e-inteligencia-artificial\/aprendizagem-de-maquina-supervisionada\/","title":{"rendered":"Ci\u00eancia de Dados – Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionada"},"content":{"rendered":"\t\t
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Faculdade de Ci\u00eancia de Dados e Intelig\u00eancia Artificial<\/span><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionada<\/span><\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Entreg\u00e1vel do Bloco:<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial, tais como redes neurais e reconhecimento de padr\u00f5es, para infer\u00eancia e previs\u00e3o acerca de fen\u00f4menos.<\/td>\n<\/tr>\n
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Projeto de Bloco: Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionada<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1 – Analisar casos de aplica\u00e7\u00e3o de aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada;<\/td>\n<\/tr>\n
2 – Comparar casos de aplica\u00e7\u00e3o de aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada com n\u00e3o supervisionada;<\/td>\n<\/tr>\n
3 – Discutir as quest\u00f5es \u00e9ticas e as limita\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o da aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada;<\/td>\n<\/tr>\n
4 – Elaborar um projeto de an\u00e1lise de dados baseado em aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada;<\/td>\n<\/tr>\n
5 – Realizar a modelagem de fen\u00f4menos por meio de aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada;<\/td>\n<\/tr>\n
6 – Escrever um relat\u00f3rio de projeto utilizando aprendizagem de m\u00e1quina supervisionada.<\/td>\n<\/tr>\n
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Otimiza\u00e7\u00e3o para Machine Learning<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1 – Calcular derivadas unidimensionais<\/td>\n<\/tr>\n
2 – Calcular Integrais unidimensionais;<\/td>\n<\/tr>\n
3 – Otimizar fun\u00e7\u00f5es alg\u00e9bricas;<\/td>\n<\/tr>\n
4 – Resolver problemas de otimiza\u00e7\u00e3o usando o m\u00f3dulo scikit-learn do Python<\/td>\n<\/tr>\n
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Redes Neurais com Tensor Flow<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1 – Identificar as diferentes camadas de uma Rede Neural Artificial<\/td>\n<\/tr>\n
2 – Compreender as diferentes arquiteturas de Redes Neurais;<\/td>\n<\/tr>\n
3 – Criar um modelo de reconhecimento de d\u00edgitos num\u00e9ricos;<\/td>\n<\/tr>\n
4 – Treinar usando o algoritmo de rede backpropagation em Python;<\/td>\n<\/tr>\n
5 – Compreender as diferentes fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o;<\/td>\n<\/tr>\n
6 – Implementar o modelo em um cen\u00e1rio de produ\u00e7\u00e3o com uma base de imagens.<\/td>\n<\/tr>\n
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Algoritmos para Classifica\u00e7\u00e3o de Dados<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1 – Entender regress\u00e3o linear log\u00edstica e aplicar para problemas espec\u00edficos;<\/td>\n<\/tr>\n
2 – Entender a diferen\u00e7a de regress\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o e compreender a motiva\u00e7\u00e3o de utilizar algoritmos supervisionados;<\/td>\n<\/tr>\n
3 – Utilizar a metodologia K-Folds de valida\u00e7\u00e3o cruzada;<\/td>\n<\/tr>\n
4 – Desenvolver um treino supervisionado usando \u00e1rvores de decis\u00f5es;<\/td>\n<\/tr>\n
5 – Desenvolver um treino supervisionado usando SVM;<\/td>\n<\/tr>\n
6 – Construir uma solu\u00e7\u00e3o que aplica um modelo elaborado em uma base de dados.<\/td>\n<\/tr>\n
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Redes Neurais Profundas com Tensor Flow<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1 – Compreender a utiliza\u00e7\u00e3o de redes profundas;<\/td>\n<\/tr>\n
2 – Compreender a utiliza\u00e7\u00e3o de modelos pr\u00e9-treinados de redes profundas;<\/td>\n<\/tr>\n
3 – Utilizar uma rede com o modelo convulacional usando bases de imagens usando TensorFlow;<\/td>\n<\/tr>\n
4 – Utilizar uma rede LSTM em uma base textual para produzir conte\u00fado usando TensorFlow;<\/td>\n<\/tr>\n
5 – Utilizar uma rede DPN para gerar imagens usando TensorFlow;<\/td>\n<\/tr>\n
6 – Implementar modelos para cen\u00e1rios de opera\u00e7\u00e3o diversos.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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blocos<\/span> do curso<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fundamentos do Processamento de Dados<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fundamentos do Desenvolvimento de Software<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Business Intelligence e Data Warehouse<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Engenharia de Dados: Big Data<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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An\u00e1lise, Qualidade e Governan\u00e7a de Dados<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aprendizagem de M\u00e1quina
N\u00e3o Supervisionada<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionada<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Minera\u00e7\u00e3o de Texto e Processamento de Linguagem Neural<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Voltar \u00e0 p\u00e1gina principal da gradua\u00e7\u00e3o<\/a><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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