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Aula 02

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Aula 03

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Dia 04 de Abril às 19h Aula 03:

Análise Fatorial Confirmatória

Iremos abordar especificamente o tema da Análise Fatorial Confirmatória. Você vai aprender sobre diferentes modelos fatoriais, como escolher os melhores procedimentos, como interpretar os resultados e como reportá-los.

Cronograma do Curso

Dia 02 de Abril às 19h - Aula 01:

Evidências de Validade:
Você vai entender em detalhes o que é validade de conteúdo, validade baseada na estrutura interna, validade baseada nas relações com medidas externas, validade baseada no padrão de resposta e validade consequencial.

Dia 03 de Abril às 19h - Aula 02:

Análise Fatorial Exploratória:
Você vai aprender a operacionalizar o Factor, um software gratuito que traz aspectos extremamente inovadores sobre a técnica... análises que foram desenvolvidas nos últimos anos, incluindo 2023, 2024... Vai ser uma aula prática, onde você vai aprender a rodar a análise e reportar os resultados.

Dia 04 de Abril às 19h - Aula 03:

Análise Fatorial Confirmatória:
Iremos abordar especificamente o tema da Análise Fatorial Confirmatória. Você vai aprender sobre diferentes modelos fatoriais, como escolher os melhores procedimentos, como interpretar os resultados e como reportá-los.

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Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

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