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Curso co-financiado pelo
Curso
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10810_1/L - 10810 - Fundamentos do desenvolvimento de modelos analíticos em Python (L_2024/2025)
Forma de organização predominante
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Formação a distância - E-learning (turma)
Resumo do Conteúdo Programático
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- Fundamentos dos modelos de aprendizagem automática
- Processo de desenvolvimento de classificadores
- Procedimentos de treino e validação
- Avaliação de desempenho
- Aprendizagem não-supervisionada
- Análise de clusters hierárquica
- Análise de clusters modelos de partição
- Aprendizagem supervisionada
- Classificação por vizinhos mais próximos
- Árvores de classificação
- Projeto de desenvolvimento de um modelo em Python
Detalhes da acção
- Subsídio de Alimentação – 6€ (exigida presença mínima de 3h de formação diária e em horário pós-laboral)
- Seguro de acidentes pessoais (apenas aplicável, se se encontrar em formação em horário pós-laboral)
Enquadramento
- Formação Emprego+Digital
- Empregados
Condições de acesso / Público-Alvo
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Idade compreendida entre 18 e 65 anos.
Habilitação mínima de acesso
Situação profissional
- Empregados por conta de outrem - Externos
Habilitações específicas
- Escolaridade mínima obrigatória - 12ºano
Precedências
- Participantes devem estar empregados no sector privado
- Escolaridade mínima obrigatória - 12ºano
- Todo o material necessário para assistir e participar na formação, é da responsabilidade do formando (computador, câmara, microfone, software)
Objectivos Gerais:- Identificar as componentes essenciais de um sistema de aprendizagem automática.
- Descrever as formas de avaliação de desempenho de um sistema de aprendizagem automática.
- Desenvolver um modelo de aprendizagem não-supervisionada.
- Desenvolver um modelo de aprendizagem supervisionada.
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