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

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

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

Início do curso: 20 de novembro de 2024

Fim 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: Machine Learning, Optimization and Applications (VIII Edição), 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 em 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 clusterização. 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 Python DEAP: 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 tem como objetivo

estudantes apaixonados por tecnologia e ansiosos para aproveitar ao máximo as oportunidades oferecidas pelo aprendizado de máquina e pela 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.