O Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás (CEIA/UFG), o Instituto de Informática (II/UFG), o Centro de Políticas, Direito, Economia e Tecnologias da Comunicação (CCOM/UnB) e a Faculdade de Tecnologia da Universidade de Brasilia (FT/UnB) lançam, como atividade de extensão, o curso “Introdução a Machine Learning e Deep Learning com Python e Pytorch (IMLDL) para os alunos de graduação da UnB e UFG. Podem participar alunos que estiverem cursando até o sexto semestre de seus cursos. As aulas terão início no dia 14 de julho.

A ideia é introduzir os alunos aos conceitos fundamentais de Inteligência Artificial e possivelmente selecionar os que tiverem os melhores desempenhos para atuar em projetos de pesquisa na área. São 20 vagas disponíveis e as inscrições poderão ser feitas de 22 a 28 de junho pelo site www.brasilmaisia.com.br.

Com carga horária de 120 horas (oito créditos) divididas em oito semanas de curso, a atividade seguirá o modelo didático de sala de aula invertida, em que o aluno é parte ativa no processo de aprendizado. Serão disponibilizadas algumas fontes para estudo contendo videoaulas, textos e exercícios, que devem ser seguidas de acordo com o roteiro que será disponibilizado. Ao final de cada módulo, será realizada uma avaliação. Os alunos ainda contarão com o suporte de tutores para superar problemas técnicos e sanar possíveis dúvidas.

Os alunos vão aprender sobre ferramentas para desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial, representação e aprendizagem de redes neurais, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes. Os tópicos a serem abordados são: Inicialização e utilização de ferramentas úteis (Anaconda, Jupyter Notebook, Python, PyTorch, Colab, Kaggle, Pandas, NumPy e Matplotlib); Regressão linear com uma ou múltiplas variáveis; Regularização de termos; Regressão logística; Stochastic Gradient Descent; Representação e aprendizagem de Redes Neurais; Redes Neurais Convolucionais (classificação de imagens, classificação multi-rótulos, segmentação); Limpeza e produção de datasets; Redes Neurais Recorrentes (Processamento de Linguagem Natural); e Filtragem Colaborativa.

Os alunos interessados em participar do curso devem possuir conhecimentos básicos de algoritmos e programação (Introdução à Ciência da Computação ou equivalente), matemática (Álgebra Linear e Cálculo 1 ou equivalente) e inglês técnico.

A convocação para realização das provas de seleção, os resultados de cada etapa e quaisquer outras comunicações relevantes serão feitas individualmente por e-mail cadastrado no formulário de inscrição e pelo site www.brasilmaisia.com.br .