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São Paulo

    Professor Machine Learning - São Paulo, SP, Brasil - ESPM Escola Superior de Propaganda e Marketing

    Default job background
    Descrição

    Disciplina:

    • Machine Learning

    Principais atividades:

    • Oferecer uma introdução abrangente aos conceitos fundamentais, técnicas e aplicações de Machine Learning. Os alunos serão apresentados aos principais algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de pré-processamento de dados, avaliação de modelos e aplicação prática em problemas do mundo real;
    • Compreender os princípios básicos do aprendizado de máquina e sua aplicação em problemas de Ciência de Dados;
    • Adquirir habilidades para selecionar, treinar e avaliar modelos de Machine Learning para diferentes tipos de dados e problemas;
    • Desenvolver competências para implementar soluções de Machine Learning usando bibliotecas populares como scikit-learn e TensorFlow;
    • Aplicar técnicas de pré-processamento de dados para melhorar o desempenho dos modelos de Machine Learning;
    • Explorar casos de uso reais e éticos do Machine Learning em diversas áreas.

    Tópicos da disciplina:

    1. Introdução ao Machine Learning;

    2. Fundamentos de Estatística e Análise de Dados em Classificação, regressão, agrupamento, aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado profundo, entre outros;

    3. Domínio dos princípios matemáticos e estatísticos subjacentes ao Machine Learning, incluindo álgebra linear, cálculo, probabilidade, estatística inferencial e otimização;

    4. Linguagens de Programação: Experiência prática com linguagens de programação comuns para Machine Learning, como Python e R, e suas bibliotecas populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e Keras;

    5. Data Prep: Pré-processamento de Dados: Habilidade para pré-processar e limpar dados, incluindo manipulação de dados ausentes, normalização, padronização, codificação de variáveis categóricas, e extração de características relevantes;

    6. Redes Neurais Artificiais: Conhecimento em redes neurais profundas (deep learning), incluindo arquiteturas populares como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), e modelos de transformers;

    7. Avaliação de Modelos: Capacidade de avaliar e comparar o desempenho de diferentes modelos de Machine Learning usando métricas apropriadas, como precisão, recall, F1-score, AUC-ROC, entre outras;

    8. Laboratório Prático: Experiência em aplicar técnicas de Machine Learning em problemas do mundo real, como processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional, reconhecimento de padrões, análise de séries temporais, entre outros.

    Requisitos das vagas:

    • Doutorado;
    • Experiência acadêmica em cursos de graduação;
    • Obrigatória a indicação do repositório no GitHub.

    Local: Vila Mariana



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