Torne-se um pesquisador de ponta incorporando os conhecimentos de Inteligência Artificial e Machine Learning em suas pesquisas científicas.
Incorpore o conhecimento de Machine Learning para resolver problemas de pesquisa científica.
Graduandos, mestrandos, doutorandos e professores universitários que queiram avançar nos seus conhecimentos em análise de dados, incorporando modelos de inteligência artificial às suas pesquisas científicas.
Empreendedores ligados à TI e ciência de dados, que desejem ampliar seus conhecimentos em Machine Learning com foco em pesquisa científica.
Com a nossa formação, você vai ser capaz de desenvolver modelos de Inteligência Artificial para incorporar em suas pesquisas científicas.
Diferentemente das outras formações em Inteligência Artificial / Machine Learning, nosso foco está em acadêmicos das ciências exatas, humanas, sociais e da saúde que queiram aprimorar suas pesquisas científicas com conteúdos aplicados à ciência.
Enquanto as outras formações focam no mercado, nosso foco está na pesquisa científica.
Inteligência Artificial Aplicada à Pesquisa Científica
Aprenda procedimentos de análise de dados extremamente inovadores, para responder perguntas de pesquisa cada vez melhores e mais complexas
Teoria e prática sobre Aprendizado de Máquina e implemente-os em sua pesquisa.
Textos pode (e devem) ser usados como dados. Traga uma abordagem quantitativa para a análise textual.
Descubra o poder das análises gráficas para avaliação de relações complexas entre variáveis.
Redes Neurais, Deep Learning e criação de modelos complexos para problemas de pesquisa desafiadores.
Predições: faça uso de modelos probabilísticos para determinar estados futuros de um sistema
Diagnóstico: use métodos de Classificação para determinar o status de um ou mais pacientes
Clustering: identifique perfis e crie agrupamentos de seus respondentes
Redes Neurais Artificias: potencialize o tratamento de dados para problemas especialmente complexos
Dados sintéticos: Aprenda a criar e utilizar dados sintéticos para expandir sua amostra
Análise de sentimentos: quantifique a ocorrência de sentimentos em textos
Análise de tópicos: determine os temas e palavras-chave de respostas discursivas e em entrevistas transcritas
Lexicometria: Crie índices e outras métricas quantitativas para análise de dados textuais
Modelagem por Equações Estruturais: enriquecida com técnicas usadas em Machine Learning como Probabilidade Bayesiana, regularização, validação cruzada, feature selection, dentre outras.
Você vai receber certificado de todos os cursos que você finalizar. São +20 horas certificadas, para você inserir como formação complementar no seu currículo e pontuar muito em seus processos seletivos e concursos.
Tenha acesso à nossa formação e detaque-se enquanto pesquisador, incorporando os conhecimentos mais atualizados em pesquisa quantitativa.
Alessandro Vieira dos Reis é bacharel em Psicologia e Mestre em Design de Interação.
Possui mais de 10 anos de experiência com projetos digitais, com ênfase em game design e gamificação. É autor de dezenas de artigos e capítulos de livros, e Organizador do livro “Psicometria em Rede: Aplicações em Psicologia e Saúde” (2023).
Presta consultorias para empresas nacionais e internacionais em Ciência de Dados e Psicometria.
7 dias garantia incondicional. Seu risco é Zero. Você tem 7 dias para testar a formação e, caso não goste, basta solicitar o reembolso diretamente na plataforma que você será ressarcido integralmente. Satisfação garantida ou 100% do seu dinheiro de volta.
Estudantes de graduação, mestrado e doutorado, das ciências humanas, sociais, exatas e da saúde. Diferentemente de outras formações, que focam na atuação do mercado, nosso foco está na pesquisa científica.
Nenhum conhecimento de programação é necessário. Você vai aprender tudo que precisa para poder acompanhar as aulas com 100% de aproveitamento.
Nesse curso introdutório, abordamos apenas o estritamente necessário para a sua compreensão. Não focaremos em Álgebra e Cálculo.
Sim. Na formação você terá uma série de exemplos lhe mostrando como implementar diferentes procedimentos de IA/ML em bancos de dados reais.
Você poderá tirar dúvidas na própria plataforma de aulas, onde todas as questões serão respondidas.
Sim, todos os nossos cursos oferecem certificado (sem custo adicional) que podem ser gerados automaticamente na própria plataforma.
Seu acesso é de um ano, podendo renovar após este período. Enquanto você for aluno matriculado na formação, você terá acesso a todas as atualizações da formação, que ocorrerão constantemente.
• 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
• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning
• 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
• 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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