Pós-Graduação em 
Engenharia de Machine Learning

Fornecer Conceitos Fundamentais: Fornecer aos alunos uma compreensão sólida dos conceitos fundamentais em aprendizado de máquina, incluindo algoritmos, técnicas de modelagem e abordagens de otimização. Desenvolver Habilidades Técnicas Avançadas: Capacitar os alunos com habilidades técnicas avançadas em programação, manipulação de dados, uso de bibliotecas de machine learning e implementação de algoritmos complexos. Lidar com Grandes Conjuntos de Dados: Ensinar técnicas de pré-processamento, limpeza e manipulação de grandes volumes de dados (Big Data), preparando os alunos para lidar com conjuntos de dados do mundo real. Aplicar Machine Learning em Problemas Complexos: Capacitar os alunos a aplicar eficazmente técnicas de machine learning em problemas complexos do mundo real. Compreender a Matemática por Trás dos Modelos: Explorar os princípios matemáticos que sustentam os algoritmos de machine learning, incluindo estatística aplicada. Avaliar e Otimizar Modelos: Ensinar técnicas de avaliação de desempenho de modelos, seleção de hiperparâmetros e otimização de modelos para garantir resultados robustos e eficazes. Desenvolver Projetos Práticos: Oferecer oportunidades para os alunos aplicarem seus conhecimentos em projetos práticos, trabalhando em equipes para resolver problemas do mundo real com técnicas de machine learning. Explorar Ética e Responsabilidade em Machine Learning: Abordar questões éticas, viés em dados, privacidade e responsabilidade no desenvolvimento e implementação de sistemas de machine learning. Preparar para o Mercado de Trabalho: Preparar os alunos para as demandas do mercado de trabalho, capacitando-os com as habilidades e o conhecimento necessários para se destacarem como cientistas de dados, engenheiros de machine learning e profissionais afins.