Multidisciplinar - MUL
Aprendizagem de Máquina em Redes Bayesianas - Fundamentos e Aplicações
Este curso estuda os fundamentos das redes bayesianas (probabilidade, Teorema de Bayes, redes de crenças, modelos gráficos probabilísticos direcionados e suas aplicações) e objetiva preencher a lacuna entre conceitos teóricos e aplicações práticas no aprendizado bayesiano. Ao final do curso, os(as) participantes terão uma sólida compreensão dos princípios de funcionamento das redes de inferência probabilística e de como implementar e utilizar métodos bayesianos em tarefas de aprendizado de máquina.
Módulo 1 - Probabilidades
Unidade 1: 1.1 Probabilidade - parte 1
Unidade 2: 1.2 Probabilidade - parte 2
Contém 2 vídeos, 1 atividade
Módulo 2 - Regra de Bayes
Unidade 1: 2.1 Regra de Bayes
Contém 1 vídeos, 1 atividade
Módulo 3 - Cadeias de Markov Monte-Carlo
Unidade 1: 3.1 Cadeias de Markov Monte-Carlo
Contém 1 vídeos, 1 atividade
Módulo 4 - Aplicações de Redes Bayesianas
Unidade 1: 4.1 Aplicações de Redes Bayesianas
Contém 1 vídeos, 1 atividade
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE - IFSUL | 2025/1
Flávio Luís Barbosa NunesCOMISSÃO DO EDITAL DETE 26/2024
Emanuel Marques QueirogaCOMISSÃO DE SELEÇÃO DE PROJETOS PARA CURSOS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Emanuel Marques QueirogaCOMISSÃO ORGANIZADORA DO EVENTO
Ana Paula de Araujo CunhaCONTEÚDO E APRESENTAÇÃO
Bruno Seidl GeglerDESIGN INSTRUCIONAL
João José de Moraes VetromilaDESIGN GRÁFICO E DIGITAL
Ariane da Silva BehlingEDIÇÃO DE ÁUDIO E VÍDEO
Camila Zurchimitten BarbachãDESENVOLVIMENTO E SUPORTE AVA
Andressa Oliveira da SilveiraREVISÃO LINGUÍSTICA
Ana Paula de Araujo CunhaREVISÃO PEDAGÓGICA
Ana Paula de Araujo CunhaLIBRAS
Alini Mariot (bolsista)