Curso 1 – Aprendizado de Máquina: Melhores Práticas e Erros Comuns
Ministrante: Ricardo Araujo
Descrição: Aprendizado de Máquina é uma área da Inteligência Artificial responsável por grande impacto tanto na indústria como na academia. A aplicação da área tem tido grandes sucessos, mas também levantado alertas sobre o uso ou avaliação incorreta das técnicas aplicadas. Neste curso será introduzido os principais conceitos de Aprendizado de Máquina, em particular Aprendizado de Máquina supervisionado, e discutido boas práticas na sua aplicação, bem como erros comuns a serem evitados.
Público alvo: alunos de graduação e pós-graduação, pesquisadores e professores
Recursos Necessários: –
Local: Auditório da Reitoria – Elio Paulo Zonta – 4o Andar
Início: 29/08/2022 18:00 h
Duração: 3 horas
Curso 2 – Como as máquinas podem entender nossa língua
Ministrante Larissa Freitas
Descrição: Introdução ao Processamento da Linguagem Natural (PLN), técnicas básicas e avançadas de processamento de texto utilizando ferramentas.
Exercícios práticos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
Público alvo: alunos de graduação e pós-graduação, pesquisadores e professores
Recursos Necessários: computador com acesso à Internet e navegador Google Chrome.
Local: Auditório da Reitoria – Elio Paulo Zonta – 4o Andar e Lab 2 (330B) – 3o Andar
Início: 30/08/2022 18:00 h
Duração: 3 horas
Curso 3 – Accelerating Applications with CUDA C/C++ (Ministrado em Português)
Ministrante Marcelo Pias, Bruna Guterres e Lucas Caetano
Descrição: Aprenda os conceitos essenciais para escrever código para aplicações aceleradas por GPUs e CUDA. Curso “hands-on”.
Público alvo: alunos de graduação e pós-graduação, pesquisadores e professores
Recursos Necessários: computador com acesso à Internet e navegador Google Chrome.
Nível: intermediário – avançado
Local: Auditório da Reitoria – Elio Paulo Zonta – 4o Andar e Lab 2 (330B) – 3o Andar
Início: 31/08/2022 14:00 h
Duração: 6 horas
Curso 4 – Aprendizado de Máquina para Texto
Ministrante: Ulisses Brisolara Correa
Descrição: Noções básicas sobre preparação, pré-processamento e representação de dados textuais para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Exercícios práticos com os conteúdos apresentados.
Público alvo: alunos de graduação e pós-graduação, pesquisadores e professores
Recursos Necessários: computador com acesso à Internet e navegador Google Chrome.
Local: Auditório da Reitoria – Elio Paulo Zonta – 4o Andar e Lab 2 (330B) – 3o Andar
Início: 01/09/2022 19:00 h
Duração: 3 horas
Curso 5 – Botando pra rodar: da análise exploratória ao Deploy
Ministrante: Frederico Schmitt Kremer
Descrição: Noções de organização de projetos de machine learning em Python. Gerenciamento de ambientes com Conda e Docker. Uso de Makefiles. Deploy de modelos através de APIs REST com Flask/Celery e BentoML. Boas práticas de engenharia de software aplicáveis a projetos de machine learning.
Público alvo: alunos de graduação e pós-graduação, pesquisadores e professores
Recursos Necessários: computador com acesso à Internet. Gerenciador de ambientes baseado em conda (ex: miniconda). Se Windows, configurar o conda preferencialmente no WSL. Editor de código (preferencialmente Visual Studio Code).
Local: Auditório da Reitoria – Elio Paulo Zonta – 4o Andar e Lab 2 (330B) – 3o Andar
Início: 02/09/2022 18:00 h
Duração: 3 horas