Curso de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) - APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 1.1 Introdução

MACHINE LEARNING CURSO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA: da concepção à operacionalização Laboratório de Redes Elétricas Inteligentes (labsmart) Pólo Embrapii de Inovação do IFSC (PEIFSC) Slides, e-book e exercício prático: https://drive.google.com/open?id=1R6Gt8gS5aQY4oiohlnCxZ2P8TJT1My6n. Repositório no GitHub: https://github.com/LeonardoSanBenitez/demo-arduino-IA-IoT. PLANEJAMENTO DO CURSO Aula 1-1: Introdução Aula 1-2: Visão geral de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Aula 1-3: Principais aplicações de Aprendizado de Máquina e um exercício prático em Python. Aula 2-1: Definindo um problema de Aprendizado de Máquina Aula 2-2: Escolhendo o modelo ideal para seu problema Aula 2-3: Estudando um dos algoritmos de Aprendizado de Máquina: Redes Neurais Artificiais Aula 3-1: Overview do projeto prático com Internet das Coisas Aula 3-2: Como trabalhar com seus dados e deixá-los bons para a máquina aprender Aula 3-3: Treinando e avaliando o modelo para o projeto prático com Internet das Coisas Aula 4-1: Operacionalizando o projeto com um servidor web Aula 4-2: Operacionalizando o projeto com um sistema embarcado Aula 4-3: Monitorando o projeto e apresentando os resultados Curso desenvolvido no âmbito do Projeto CNPq: Desenvolvimento de um protótipo de Sistema Integrado de Gerenciamento Energético (proSIGE) aplicado a indústrias de grande porte (Chamada Universal CNPq Nº 01/2016) em parceria com o Pólo Embrapii de Inovação em Sistemas Inteligentes de Energia do IFSC (PEIFSC). Ministrante: Leonardo Santiago Benitez Pereira.