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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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