Conceitos de Aprendizado de Máquina: Supervisionado e Não Supervisionado

Neste curso, os alunos aprenderão os fundamentos do Aprendizado de Máquina (Machine Learning), entendendo como computadores podem aprender com dados sem programação explícita. Serão apresentadas as duas abordagens principais: o Aprendizado Supervisionado, que utiliza dados rotulados para criar modelos preditivos com algoritmos como Regressão, Árvores de Decisão e Redes Neurais, e o Aprendizado Não Supervisionado, que explora padrões ocultos em dados não rotulados por meio de técnicas como clustering, regras de associação e redução de dimensionalidade.

O módulo enfatiza aplicações práticas que impactam o mundo real, incluindo Processamento de Linguagem Natural (PLN) para assistentes virtuais e chatbots, a IA em videogames para criar oponentes inteligentes e mundos personalizados, e a convergência entre robótica e mineração de dados para manufatura autônoma e análise de Big Data. Os alunos compreenderão os desafios de qualidade e interpretação de dados em cada abordagem, destacando a importância da validação e do conhecimento contextual.

Por fim, serão discutidas tendências e desafios futuros, como técnicas híbridas combinando métodos supervisionados e não supervisionados, aprendizado por reforço, IA Explicável para decisões transparentes e a IA Generativa, que exige supervisão humana e regulamentação rigorosa para mitigar vieses algorítmicos. O módulo reforça que a responsabilidade ética é tão essencial quanto a competência técnica para garantir que a IA gere benefícios reais e sociais.