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Cognitivismo: teoria computacional da mente. Arquitetura de sistemas cognitivos. Cognição como processamento de informação. Modelagem de Sistemas Cognitivos. Conceito de Ciência da Informação. Aspectos históricos e epistemológicos da ciência da informação na computação. Métodos de investigação na Ciência da Informação.

Introdução ao aprendizado de máquina. Técnicas (algoritmos) e ferramentas de Machine Learning e suas aplicações; Tipos de aprendizado. Paradigmas de aprendizado. Avaliação experimental de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Aplicações em problemas de natureza científica e tecnológica.

Cálculo de probabilidades por simulação aplicados no Machine Learning. Resolução numérica de sistemas de equações lineares. Solução de equações não-lineares. Processos de Poisson. Cadeias de Markov a tempo discreto: classificação de estados, probabilidade limite e aplicações em sistemas de filas.

Compreender e aplicar os fundamentos da linguagem R em aplicações e scripts. Manipular dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados. Criação de modelos estatísticos com programação. Manipulação de dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados.

Técnicas de aprendizado de máquina em visão computacional. Manipulação de reconhecimento facial, reconhecimento de objetos em imagens. Redes neurais convolucionais e aprendizado profundo aplicados a problemas de visão computacional. Problemas comuns em visão computacional: segmentação de imagens, classificação de imagens, detecção e reconhecimento de objetos em imagens.

Conceitos do Processamento de linguagem natural. Funcionamento dos principais métodos e principais ambientes para implantação. Desenvolvimento que permitam a análise de cases de negócios que envolvem textos decompondo-os em técnicas e ferramentas. Processamento de Linguagem Natural (NLP). Estrutura e sintaxe da linguagem. Processamento de Textos. Implementação em Plataformas.

Introdução a Data Storytelling. Porque Usar Data Storytelling?. Como criar histórias. Exemplos Práticos de Data Storytelling. Apresentação Visual. Tipos de Dados e Gráficos. Tipos de Representações para Evitar. Princípios da Percepção Visual. Como elaborar e contar uma história. Conceitos Tradicionais de Design. Casos de Estudo. Dicas e Boas Práticas para Data Storytelling.

Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais

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