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(05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01
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Programa de Mestrado: Machine Learning (2026) - (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01

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Programa de Mestrado: Machine Learning (2026) (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01

(05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01 Transcript and Lesson Notes

Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLo4jXE-LdDTRLGDL59SkkLPBHVmYphuqI Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introducti

Quick Summary

Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLo4jXE-LdDTRLGDL59SkkLPBHVmYphuqI Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introducti

Key Takeaways

  • Review the core idea: Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLo4jXE-LdDTRLGDL59SkkLPBHVmYphuqI Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introducti
  • Understand how 05/01/2026 fits into (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01.
  • Understand how mestrado fits into (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01.
  • Understand how machine fits into (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01.
  • Understand how learning fits into (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01.

Key Concepts

Full Transcript

Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLo4jXE-LdDTRLGDL59SkkLPBHVmYphuqI Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introduction to Statistical Learning, dos autores Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, e Robert Tibshirani. O livro está disponível gratuitamente. As principais diferenças do curso em relação ao livro são (i) um tratamento mais matemático dos tópicos cobertos; e (ii) um aprofundamento maior na parte de deep learning. Outras duas referências importantes para o curso são Elements of Statistical Learning, dos autores Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerry Friedman, e Probabilistic Machine Learning, do Kevin Murphy. Ambos também estão disponíveis gratuitamente. Redes Sociais do IMPA: https://linktr.ee/impabr IMPA - Instituto de Matemática Pura e Aplicada © https://www.impa.br | https://impa.br/videos Os direitos sobre todo o material deste canal pertencem ao Instituto de Matemática Pura e Aplicada, sendo vedada a utilização total ou parcial do conteúdo sem autorização prévia e por escrito do referido titular, salvo nas hipóteses previstas na legislação vigente. The rights over all the material in this channel belong to the Instituto de Matemática Pura e Aplicada, and it is forbidden to use all or part of it without prior written authorization from the above mentioned holder, except in the cases prescribed in the current legislation.

Lesson FAQs

What is (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01 about?

Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLo4jXE-LdDTRLGDL59SkkLPBHVmYphuqI Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introducti

What key concepts are covered in this lesson?

The lesson covers 05/01/2026, mestrado, machine, learning, paulo.

What should I learn before (05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01?

Review the previous lessons in Programa de Mestrado: Machine Learning (2026), then use the transcript and key concepts on this page to fill any gaps.

How can I practice after this lesson?

Practice by applying the main concepts: 05/01/2026, mestrado, machine, learning.

Does this lesson include a transcript?

Yes. The full transcript is visible on this page in indexable HTML sections.

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Yes. CourseHive lessons and courses are available to learn online for free.

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