Curso de Python: Aprendizado de Máquina, Otimização e Aplicações (7ª Edição)

Período de pré-inscrição: até 20 de outubro de 2024

Período de inscrição: de 1 a 20 de outubro de 2024

Data de início do curso: 20 de novembro de 2024

Término do curso: 30 de janeiro de 2025

Créditos: 10 ECTS

Preço: €560 (impostos incluídos)

Mais informações: https://cfp.us.es/cursos/fc/python-machine-learning-optimizacion-y-aplicaciones/4724/ storal@us.es , d.gutierrez.reina@gmail.com

O curso de formação contínua em Python: Aprendizagem de Máquina, Otimização e Aplicações (8ª edição), com valor de 10 créditos ECTS e disponível nos formatos presencial e online, é oferecido pelo Centro de Formação Continuada da Universidade de Sevilha. As aulas serão transmitidas em direto e gravadas, ficando disponíveis aos alunos através da plataforma de Aprendizagem Virtual da Universidade de Sevilha.

Este curso oferece uma visão geral abrangente da programação de algoritmos de Machine Learning/Deep Learning e otimização usando a linguagem de programação Python. O curso está estruturado em cinco módulos:

O Módulo 1 aborda os fundamentos da programação em Python e os módulos numpy, matplotlib, pandas e scipy. Apenas conhecimentos básicos de programação são necessários como pré-requisito; nenhuma experiência prévia em Python é exigida, pois este módulo parte do zero.

No Módulo 2, os alunos aprenderão os fundamentos das técnicas de aprendizado de máquina, aplicando-as a regressões, classificadores e agrupamento. As aulas incluem explicações teóricas e scripts de aplicação prática em Python usando a biblioteca scikit-learn.

O Módulo 3 aborda diversos métodos de otimização metaheurística usando o módulo DEAP do Python: métodos de busca local baseados em caminhos e métodos de busca global baseados em populações. Inclui também uma seção sobre aprendizado por reforço usando a biblioteca Gym do Python.

No Módulo 4, os alunos aprenderão os fundamentos do aprendizado profundo em Keras e TensorFlow, e como aplicar essas técnicas para resolver problemas do mundo real. Uma ampla variedade de arquiteturas de redes neurais, como redes densas, redes convolucionais, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo, será estudada tanto do ponto de vista teórico quanto prático.

O Módulo 5 é dedicado a aplicações. Ao longo de 5 sessões e em aulas independentes, diversos profissionais acadêmicos e da indústria demonstrarão exemplos de aplicação dos módulos anteriores.

O curso será ministrado por especialistas na área de aprendizado de máquina e otimização, que compartilharão seus amplos conhecimentos e experiência com os alunos, e tem como objetivo..

Alunos apaixonados por tecnologia e ansiosos para aproveitar ao máximo as oportunidades oferecidas pelo aprendizado de máquina e otimização. As habilidades adquiridas neste curso são altamente valorizadas no mercado e podem abrir portas para uma ampla gama de oportunidades de carreira.

Os critérios de seleção dos alunos baseiam-se na ordem de pré-inscrição. Não é necessário possuir um diploma universitário para ingressar no curso.

Período de pré-inscrição: até 20 de outubro de 2024

Período de inscrição: de 1 a 20 de outubro de 2024

Data de início do curso: 20 de novembro de 2024

Término do curso: 30 de janeiro de 2025

Créditos: 10 ECTS

Preço: €560 (impostos incluídos)

Mais informações: https://cfp.us.es/cursos/fc/python-machine-learning-optimizacion-y-aplicaciones/4724/ storal@us.es , d.gutierrez.reina@gmail.com

O curso de formação contínua em Python: Aprendizagem de Máquina, Otimização e Aplicações (8ª edição), com valor de 10 créditos ECTS e disponível nos formatos presencial e online, é oferecido pelo Centro de Formação Continuada da Universidade de Sevilha. As aulas serão transmitidas em direto e gravadas, ficando disponíveis aos alunos através da plataforma de Aprendizagem Virtual da Universidade de Sevilha.

Este curso oferece uma visão geral abrangente da programação de algoritmos de Machine Learning/Deep Learning e otimização usando a linguagem de programação Python. O curso está estruturado em cinco módulos:

O Módulo 1 aborda os fundamentos da programação em Python e os módulos numpy, matplotlib, pandas e scipy. Apenas conhecimentos básicos de programação são necessários como pré-requisito; nenhuma experiência prévia em Python é exigida, pois este módulo parte do zero.

No Módulo 2, os alunos aprenderão os fundamentos das técnicas de aprendizado de máquina, aplicando-as a regressões, classificadores e agrupamento. As aulas incluem explicações teóricas e scripts de aplicação prática em Python usando a biblioteca scikit-learn.

O Módulo 3 aborda diversos métodos de otimização metaheurística usando o módulo DEAP do Python: métodos de busca local baseados em caminhos e métodos de busca global baseados em populações. Inclui também uma seção sobre aprendizado por reforço usando a biblioteca Gym do Python.

No Módulo 4, os alunos aprenderão os fundamentos do aprendizado profundo em Keras e TensorFlow, e como aplicar essas técnicas para resolver problemas do mundo real. Uma ampla variedade de arquiteturas de redes neurais, como redes densas, redes convolucionais, redes recorrentes e aprendizado por reforço profundo, será estudada tanto do ponto de vista teórico quanto prático.

O Módulo 5 é dedicado a aplicações. Ao longo de 5 sessões e em aulas independentes, diversos profissionais acadêmicos e da indústria demonstrarão exemplos de aplicação dos módulos anteriores.

O curso será ministrado por especialistas na área de aprendizado de máquina e otimização, que compartilharão seus amplos conhecimentos e experiência com os alunos, e tem como objetivo..

Alunos apaixonados por tecnologia e ansiosos para aproveitar ao máximo as oportunidades oferecidas pelo aprendizado de máquina e otimização. As habilidades adquiridas neste curso são altamente valorizadas no mercado e podem abrir portas para uma ampla gama de oportunidades de carreira.

Os critérios de seleção dos alunos baseiam-se na ordem de pré-inscrição. Não é necessário possuir um diploma universitário para ingressar no curso.