Ciência de Dados Complexos

Algumas palestras estão online. https://www.youtube.com/playlist?list=PLFE-LjWAAP9SP4rTHTbTI5JihmkNVVCt4

🚨Muito cursos interessantes com certificado. 👇👇👇 Univesp lança página eletrônica com mais de 260 mil vagas em cursos e treinamentos gratuitos https://univesp.br/noticias/univesp-lanca-pagina-eletronica-com-mais-de-260-mil-vagas-em-cursos-e-treinamentos-gratuitos

Começa hoje às 13h.

Divulgando: 🎓💡 Quer aprender mais sobre Inteligência Artificial e o fascinante mundo do Aprendizado Profundo? Então não perca a 2ª edição do Understanding Deep Learning, que acontece de 14 a 18 de outubro, totalmente online e gratuito! 👩💻✨ Serão 12 palestras com especialistas de renome, incluindo pesquisadores do MIT, Cambridge e Google DeepMind! 🌍📊 🔔 Inscreva-se e garanta seu certificado ao participar de 50% do evento. Não deixe de conferir essa oportunidade única de mergulhar nas inovações da IA! 📅 Quando? 14 a 18 de outubro, às 13h 📍 Onde? Transmissão pelo YouTube nos canais Data e ICMC TV 🔗 Link para inscrição e programação completa no site! https://icmc.usp.br/noticias/6726-usp-sao-carlos-promove-evento-online-sobre-inteligencia-artificial-e-aprendizado-profundo

Curso de Redes Neurais ministrado pelo Geoffrey Hinton: https://www.youtube.com/watch?v=OVwEeSsSCHE&list=PLLssT5z_DsK_gyrQ_biidwvPYCRNGI3iv

O Prêmio Nobel de Física vai para os pioneiros das redes neurais. https://www1.folha.uol.com.br/ciencia/2024/10/premio-nobel-em-fisica-premia-pioneiros-da-inteligencia-artificial.shtml

Forecasting time series with missing values https://cienciadedatos.net/documentos/py46-forecasting-time-series-missing-values.html

Curso de Deep Learning gratuito em SP: https://www.ictp-saifr.org/dsml2024/

Cursos gratuitos oferecido por instituições públicas, com certificado. Há cursos EAD e presenciais. Há cursos de ciência de dados, aprendizado de máquina, estatística e programação, dentre outros: ENAP https://www.enap.gov.br/pt/ Instituto Federal do RS https://estude.ifrs.edu.br/cursos/ Aprenda mais: https://aprendamais.mec.gov.br

Resumo interessante sobre algebra matricial para entender a teoria de CD: https://tminka.github.io/papers/matrix/minka-matrix.pdf

🚨 As 𝘾𝙖𝙙𝙚𝙞𝙖𝙨 𝙙𝙚 𝙈𝙖𝙧𝙠𝙤𝙫 são fundamentais em diversos campos do conhecimento, especialmente em áreas como matemática, física, estatística, ciência de dados e ciência da computação. 🎯 𝘌𝘭𝘢𝘴 𝘮𝘰𝘥𝘦𝘭𝘢𝘮 𝘴𝘪𝘴𝘵𝘦𝘮𝘢𝘴 𝘦𝘴𝘵𝘰𝘤𝘢𝘴𝘵𝘪𝘤𝘰𝘴 𝘴𝘦𝘮 𝘮𝘦𝘮ó𝘳𝘪𝘢, 𝘰𝘯𝘥𝘦 𝘰 𝘧𝘶𝘵𝘶𝘳𝘰 𝘥𝘦𝘱𝘦𝘯𝘥𝘦 𝘢𝘱𝘦𝘯𝘢𝘴 𝘥𝘰 𝘦𝘴𝘵𝘢𝘥𝘰 𝘱𝘳𝘦𝘴𝘦𝘯𝘵𝘦 𝘦 𝘯ã𝘰 𝘥𝘰 𝘩𝘪𝘴𝘵ó𝘳𝘪𝘤𝘰 𝘢𝘯𝘵𝘦𝘳𝘪𝘰𝘳. Essa propriedade permite a modelagem de uma ampla gama de fenômenos, desde previsões meteorológicas até sistemas de filas, aprendizado de máquina e economia. 💡 Também são muito usadas em inferência estatística, nos modelos MCMC (Markov Chain Monte Carlo), e em aprendizado de máquina, em modelos que lidam com 𝗱𝗮𝗱𝗼𝘀 𝘀𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝗶𝘀, como séries temporais e processamento de linguagem natural. Modelos baseados em cadeias de Markov, como os 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀 𝗢𝗰𝘂𝗹𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗼𝘃 (HMMs), são usados para capturar dependências temporais entre eventos, facilitando tarefas como reconhecimento de fala, tradução automática e análise de sequência de DNA. 📺 Nessa vídeo aula, apresentamos os conceitos fundamentais de cadeias de Markov. https://www.youtube.com/watch?v=k6FAZJGTZJo

Curso de Aprendizado de Máquina oferecido pela Google: Machine Learning Crash Course https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

A distribuição mais importante que poucos conhecem é a Lei de Potência. Ela ocorre na distribuição de renda, no tamanho das cidades, no diâmetro das crateras lunares, nas forças que ligam átomos e planetas e nas conexões entre usuários nas redes sociais. Para descrever a sua importância, escrevi esse texto introdutório no Medium: Lei de potência: universalidade na natureza https://francisco-rodrigues.medium.com/lei-de-pot%C3%AAncia-universalidade-na-natureza-eb016dcaf74e E também temos uma vídeo aula no YouTube, explicando matematicamente o que é essa lei. https://www.youtube.com/watch?v=lBKo7AndqUM Para quem trabalha com dados, essa lei é fundamental.