Machine Learning (em português, Aprendizagem Automática) é uma disciplina relativamente nova, que se foca no modo como as máquinas (neste caso, computadores) aprendem. Esta disciplina cruza conhecimentos da informática, da matemática e da estatística, usando os computadores para processar grandes quantidades de dados, descobrir padrões e fazer previsões. É o Machine Learning que está por trás das tecnologias de reconhecimento de caras e de voz, dos algoritmos de recomendação do YouTube e da Netflix, e de inúmeras aplicações em medicina, finanças e outras áreas.
Alguns dos tópicos do curso de Machine Learning são:
- Introdução ao Machine Learning
- Construção de modelos de Machine Learning
- Preparação de dados
- Exploração de dados
- Treino de modelos
- Avaliação de modelos
Neste curso, pretende-se ensinar os conceitos básicos da implementação de sistemas artificiais (não biológicos) que “aprendem” a fazer tarefas simples.
O curso inicia-se com uma introdução à Aprendizagem Automática, na qual se explica o que é a Aprendizagem Automática, quais os seus tipos e quais as suas aplicações. Posteriormente, é feita uma distinção entre Aprendizagem Automática e outros termos comuns quando se fala desta: Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
Finda esta fase introdutória, é apresentado um esquema de construção de modelos de aprendizagem automática. Este esquema é explorado ao longo do curso, de forma a permitir que os alunos aprendam a criar os seus próprios modelos de aprendizagem automática. No final, é esperado que os alunos consigam criar modelos de aprendizagem automática simples e tenham as bases necessárias para compreender a construção de modelos mais complexos.
Este curso é de nível introdutório e destina-se a quem nunca aprendeu nada aprendizagem automática, mas tem curiosidade em saber um pouco mais sobre o assunto. O cariz do curso é essencialmente prático. Não é obrigatório saber programar, mas é preferível. Por esta razão, poderá ser dada preferência a alunos que já tenham feito o Informática I do After School.