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

Python: aprendizado de máquina, otimização e aplicativos (VII Edição)


Período de pré-inscrição: Até 20 de setembro de 2023.


Período de inscrição: De 1º a 20 de setembro de 2023


Início do curso: 16 de outubro de 2023


Fim do curso: 20 de dezembro de 2023


Créditos: 10 ECTS


Preço: 520€ (impostos incluídos)


Mais informações
: https://cfp.us.es/cursos/fc/python-machine-learning-optimizacion-y-aplicaciones/4630/storal@us.es , d.gutierrez.reina@gmail.com

O curso de formação contínua em Python: Machine Learning, Optimization and Applications (VII Edition), no valor de 10 créditos ECTS, e que pode ser realizado presencialmente/online, é oferecido pelo Centro de Formação Permanente da Universidade de Sevilha. As aulas serão transmitidas de forma síncrona e serão gravadas e disponibilizadas aos alunos através da plataforma de Ensino Virtual da Universidade de Sevilha.


Este curso oferece um tour completo sobre programação de algoritmos de aprendizado profundo/máquina e otimização usando a linguagem de programação Python. Para isso, o curso está estruturado em cinco módulos:


• O Módulo 1 cobre os fundamentos da programação Python e os módulos numpy, matplotlib, pandas e scipy.
Como pré-requisito, você só precisa de conhecimentos básicos de programação, não necessariamente em Python, onde você começa do zero.


• No módulo 2, os alunos aprenderão os fundamentos das técnicas de aprendizado de máquina com aplicação a regressões, classificadores e clustering. As aulas incluem explicações teóricas e scripts de aplicação em Python utilizando a biblioteca scikit-learn.


• O Módulo 3 compreende vários métodos de otimização meta-heurística usando o módulo DEAP do Python: métodos de busca local baseados em trajetória e métodos de busca global baseados em população. Uma seção dedicada ao aprendizado por reforço usando a biblioteca Python Gym também está incluída.


• 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 grande variedade de arquiteturas de redes neurais, como redes densas, redes convolucionais, redes recorrentes e aprendizagem por reforço profundo, será estudada do ponto de vista teórico e prático.


• O Módulo 5 é dedicado às aplicações. Ao longo de 5 sessões e em aulas autónomas, vários profissionais académicos e da indústria mostrarão exemplos de aplicações dos módulos anteriores.

O curso será ministrado por especialistas na área de aprendizado de máquina e otimização, que compartilharão seu amplo conhecimento e experiência com os alunos, e é voltado para alunos apaixonados por tecnologia e ansiosos por aproveitar ao máximo as oportunidades oferecidas pelo aprendizado de máquina. e otimização.
As competências adquiridas neste curso são altamente valorizadas na indústria e podem abrir portas para uma ampla gama de oportunidades de carreira. Critérios de seleção dos alunos por Ordem de Pré-Inscrição. Não é necessário diploma universitário para acessar o curso.