Introdução - Curso Machine Learning

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Seja bem vindo a aula de introdução ao curso de machine learning do blog! Este post é apenas para introduzir a ideia do curso, pré-requisitos, até onde ele vai etc. Para fazer isso de maneira mais direta e organizada, todas essas informações foram colocadas no FAQ abaixo.

Antes de iniciar, gostaria de deixar claro é compartilhar a experiência que adquiri na área ao longo dos anos. Não tenho intenção de ser estritamente formal, caso contrário escreveria um livro. Portanto, assim como já é a ideia do blog, vou continuar usando uma linguagem mais coloquial e fácil acesso. Formalismo só quando for necessário.

FAQ

Por que você está criando este curso?

Como disse acima, a ideia deste curso é compartilhar o conhecimento que adquiri ao longo dos anos. Toda minha graduação, mestrado e doutorado foi/está sendo custeado pelo governo Brasileiro. Tenho conciência do tamanho do investimento que é realizado para que isso seja possível. Logo, esta é uma forma de eu retribuir. Sei que o conhecimento dessa área é valioso e pode ser caro adquiri-lo. Portanto, esse curso é e sempre será gratuito, para que qualquer pessoa de qualquer classe social/renda possa acessá-lo e se introduzir na área.

Para quem é destinado este curso?

Obviamente qualquer pessoa pode acompanhar o curso. Porém, o público alvo do mesmo são alunos de graduação e pós gradução que desejam adquirir conhecimento na área. Todavia, machine learning é uma área fortemente báseada em álgebra linear, cálculo e estatística. Ter um conhecimento básico nessas disciplinas é desejável. Todavia, a aula zero deste curso vai abordar os conceitas básicos necessários destas 3 disciplinas para que você possa acompanhar os posts.

Preciso saber programar para acompanhar este curso?

A resposta mais direta é sim. É necessário conhecimento básico de programação. A linguagem quase que padrão para implementar algoritmos em machine learning é Python. Obviamente, existem diversos frameworks desenvolvidos em C++, Java, R etc. Porém, os mais utilizados e difundidos estão disponíveis para Python. Esse curso não será puramente teórico. Vários algoritmos serão implementados ao longo dele. Porém, é esperado que você entenda o básico de programação para acompanhar este curso. Caso você não tenha, eu sugiro que assista vídeo aulas no Youtube ou aprenda de alguma apostila de professores universitários que disponibilizam em suas páginas pessoais. Quando conceitos mais aprofundados forem necessário, vamos abordá-lo ao longo do post.

Qual é o escopo do curso?

Vamos abordar todos os conceitos básicos de machine learning até os principais conceitos de deep learning. A ideia é encerrar esse curso com as generative adversatial networks (GANs).

De onde vem o conteúdo deste curso?

Bom, muito do que será discutido aqui é o que eu aprendi ao longo do meu mestrado e doutorado em ciência da computação. Portanto, são diversas fontes de livros, artigos, aulas etc. Mas, muito do conteúdo aqui será baseado em alguns livros espcíficos. Para citar alguns:

  • Deep learning - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville link

  • Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. Géron, Aurélien link

  • An introduction to statistical learning. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani link

Eu não vou citar a todo momento os livros, mas sempre que houver alguma afirmação bem específica sobre o assunto, vou citar diretamente de onde tirei.

O curso tem certificado?

Não.

Qual a frequência que as aulas serão postadas?

Esperamos que 1 ou 2 vezes a cada 15 dias.

Caso você tenha alguma sugestão, pergunta, correção ou qualquer algo do tipo, não hesite em entrar em contato conosco =)

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