Ciência de Dados e Inteligência Artificial

A disciplina irá apresentar conceitos relacionados a extração de conhecimento a partir dos dados, com o intuito de basear as decisões de negócio em dados. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver projetos de Análise Descritiva, Análise Diagnóstica e Preditiva dentro da área de Ciência de Dados, entender o processo de coleta de dados, de transformar dados em informação, de manipular e filtrar dados, executar análises estatísticas inferenciais básicas e exibir os dados graficamente, para assim poder explorar e compreender comportamentos, tendências que ajudarão na tomada de decisões. 

O objetivo principal dessa disciplina é fornecer uma visão geral da área de Aprendizado de Máquina e dos principais conceitos e métodos utilizados em problemas de natureza não probabilística. A disciplina se baseia em estudos de casos em que possam ser aplicados algoritmos de aprendizado para situações de percepção e controle, compreensão de texto (pesquisa na web e anti-spam), visão computacional, informática médica, áudio e outras áreas.

Modelagem de problemas e soluções que envolvam aspectos de natureza probabilística. Exploração da abordagem bayesiana e cadeias de Markov na modelagem e sintonia de parâmetros a partir de base de dados.  Teoria de probabilidades e a variável tempo: regressão e análise de tendência. Trabalhos do grupo: https://epidemicapp-280600.web.app/ (Aplicação para CoViD19) e https://corot-contributions.readthedocs.io/ (Detecção de exoplanetas).

Esta disciplina apresenta conteúdos relacionados a análise e apresentação de dados, passando pelo ambiente de programação. A disciplina é baseada em atividades práticas onde o aluno aprende as estruturas fundamentais da linguagem de programação Python, bem como o uso de bibliotecas para análise e exibição de dados. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver projetos de Análise Descritiva e Análise Diagnóstica dentro da área de Ciência de Dados, entender o processo de coleta de dados, de transformar dados em informação, de manipular e filtrar dados, executar análises estatísticas inferenciais básicas e exibir os dados graficamente, para assim poder explorar e compreender comportamentos, tendências que ajudarão na tomada de decisões.

Essa disciplina apresenta os fundamentos de "deep-learning" e o uso das bibliotecas Keras e TensorFlow, que são específicas para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Nessa disciplina os alunos aprendem como criar, treinar e utilizar uma rede neural "deep-learning". A disciplina se baseia em vários estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes "deep-learning" em várias áreas do conhecimento. O objetivo principal dessa disciplina é mostrar aos alunos como redes neurais tipo "deep-learning" realmente funcionam e capacitar os alunos a aplicar essas redes em suas próprias aplicações. A utilização do Keras e TensorFlow permite que os alunos aprendam facilmente como formular, criar e implementar problemas de aprendizado de máquina usando redes "deep-learning".

Apresenta como construir redes neurais convolucionais e redes GANs (“Generative Adversarial Networks”) e suas aplicações a imagens e vídeos. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como construir uma rede neural convolucional, suas principais variações e como aplicar esse tipo de rede em tarefas de processamento de imagens e vídeos. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais convolucionais "deep-learning" para detecção e reconhecimento visual usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.

Essa disciplina apresenta como construir redes neurais recorrentes para processamento de sequências temporais. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como funcionam as redes neurais recorrentes e suas variantes usuais, tais como, GRU e LSTM. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais recorrentes "deep-learning" para problemas de análise de séries temporais usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.

Existem diversas soluções prontas de serviços de software na área de inteligência artificial, que podem ser utilizadas para desenvolver novos produtos. Essa disciplina apresenta como realizar requisições de serviços de software via internet e como utilizar serviços de software de inteligência artificial. Além disso, apresenta como incorporar esses serviços de software em novos produtos e soluções.