Introdução

Esta unidade oferece uma compreensão aprofundada da aprendizagem automática e sua aplicação na criação de sistemas autónomos. Os participantes irão explorar os diferentes tipos de aprendizagem automática – supervisionada, não supervisionada e por reforço – e aprenderão como aplicar essas técnicas para resolver problemas reais, como a construção de sistemas de recomendação. Além disso, serão abordadas as melhores práticas para trabalhar com dados estruturados e não estruturados no teste de modelos. Ao final, os participantes estarão capacitados para implementar soluções de IA em contextos práticos.

Objetivos de Aprendizagem

• Identificar e distinguir os tipos de aprendizagem automática: supervisionada, não supervisionada e por reforço
• Aplicar técnicas de aprendizagem automática para resolver problemas reais, como a criação de sistemas de recomendação
• Analisar e utilizar dados estruturados e não estruturados para treinar modelos de aprendizagem automática