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Ministrador

Prof. Me. Diego Henrique Negretto
[email protected]

Possui graduação em Sistema de Informação pelo Centro Universitário Herminio Ometto de Araras (2013) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2016). Atualmente é professor na FHO - Fundação Hermínio Ometto de Araras. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: machine learning, data science e bioinformática.

Objetivos

Capacitar os participantes a entender e aplicar conceitos essenciais de Machine Learning, utilizando ferramentas modernas para construir modelos preditivos e resolver problemas do mundo real.

Público-alvo

Estudantes e profissionais das áreas de Computação, Engenharia, Estatística e afins que desejam iniciar no campo de Machine Learning.

Número de vagas

30 vagas

Fica reservado a FHO o direito de realização do curso, mediante o preenchimento do número mínimo de vagas disponíveis.

Carga horária

16 horas

Periodicidade

Encontros semanais, aos sábados, das 08h15 às 12h15

Início e Término

13 de setembro a 04 de outubro de 2025

Conteúdo programático

Encontro 1: Fundamentos de Machine Learning (4h)
- O que é Machine Learning?
- Tipos de Aprendizado: Supervisionado, Não Supervisionado e Reforço;
- Aplicações reais de ML;
- Conceitos básicos: Modelos, Features, Labels, Overfitting e Underfitting;
- Introdução ao ambiente de desenvolvimento (Python, Jupyter Notebook, Bibliotecas básicas);
- Mão na massa: Carregando e explorando datasets com Pandas.

Encontro 2: Modelos de Aprendizado Supervisionado (4h)
- Regressão Linear e Regressão Logística
- Algoritmos de Classificação: k-NN, Decision Trees e Random Forest
- Métricas de avaliação de modelos (Acurácia, Precisão, Recall, F1-score)
- Mão na massa: Treinando e avaliando modelos de classificação com Scikit-Learn

Encontro 3: Modelos de Aprendizado Não Supervisionado e Otimização de Modelos (4h)
- Introdução ao Aprendizado Não Supervisionado
- Algoritmos de Clusterização: k-Means e DBSCAN
- Redução de Dimensionalidade: PCA
- Engenharia de Features e Seleção de Variáveis
- Mão na massa: Implementação de um modelo de clusterização e análise dos resultados

Encontro 4: Redes Neurais e Aplicações Práticas (4h)
- Introdução às Redes Neurais Artificiais e ao Deep Learning
- Arquitetura básica de uma rede neural
- Introdução ao TensorFlow/Keras
- Mão na massa: Treinando uma rede neural simples.
- Discussão sobre tendências e próximos passos para aprofundamento na área

Investimento

R$360,00
O valor acima poderá ser parcelado em até 6x somente com cartão de crédito

Formas de pagamento

• Cartão de crédito Extensão: 1 x R$ 360,00 (à vista)
• Cartão de crédito Extensão: 2 x R$ 180,00 = R$ 360,00
• Cartão de crédito Extensão: 3 x R$ 120,00 = R$ 360,00
• Cartão de crédito Extensão: 4 x R$ 90,00 = R$ 360,00
• Cartão de crédito Extensão: 5 x R$ 72,00 = R$ 360,00
• Cartão de crédito Extensão: 6 x R$ 60,00 = R$ 360,00