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Dados
Domine a otimização e aplique restrições para tomada de decisões mais inteligentes
A formação em IA aumentada é um guia de estudos que combina duas tarefas importantes em ciência de dados: a regressão utilizando Machine Learning e a modelagem de problemas de otimização de restrições. Cada etapa dessa formação se complementa, no decorrer dos cursos será desenvolvido um projeto voltado para a otimização de situações encontradas em um aeroporto. Na primeira etapa, iremos focar na previsão da duração de atrasos de voos, que será resolvida como um problema de regressão em Machine Learning. Já na segunda etapa, os cursos irão apresentar formas de otimizar o uso dos estacionamentos de aviões do aeroporto, impondo restrições para a otimização de custo. Nessa etapa, iremos conhecer a ferramenta OR-Tools.
A Inteligência Artificial aumentada (IA aumentada) é uma abordagem que combina as capacidades da IA com habilidades humanas, visando ampliar e melhorar a inteligência humana. Ela auxilia na tomada de decisões, fornecendo insights precisos, personaliza o aprendizado e aumenta a produtividade ao assumir tarefas repetitivas.
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Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
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Neste primeiro momento, você irá iniciar a jornada em IA Aumentada aprendendo como construir um modelo de regressão que seja capaz de prever a duração dos atrasos de voos em aeroportos, com base em suas características específicas.
Durante este processo, você explorará uma variedade de técnicas fundamentais na construção de modelos de Machine Learning. Isso inclui a criação de modelos básicos (dummy) como ponto de referência inicial, a aplicação de validação cruzada (cross-validation) para assegurar a eficácia do modelo, a seleção criteriosa das características (features) mais impactantes e a otimização de hiperparâmetros, visando aprimorar ainda mais o modelo desenvolvido. Ao concluir, você terá a habilidade de salvar e disponibilizar o modelo construído.
Nesta formação, você aprenderá a construir um modelo de Machine Learning de regressão para prever atrasos de voos em aeroportos. Serão utilizadas diversas técnicas, como modelos de baseline, validação cruzada, seleção de features e otimização de hiperparâmetros.
Além disso, você também aprenderá a otimizar a operação de um aeroporto usando a ferramenta OR-Tools para modelar e otimizar várias restrições e construir um plano de estacionamento de aeronaves adequado.
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