Participantes

Roadmap

Fundamentos de Inteligência Artificial
- O que é IA? Tipos e aplicações;
- Introdução a tratativa de dados;
- Python para IA: NumPy, Pandas, matplotlib e sklearn.
  - Entrega: Realizar a leitura via código de um dataset, direcionando uma possível tratativa dos dados.

Aprendizado de Máquina
- Aprendizado supervisionado x não supervisionado;
- Classificação x Regressão x Clusterização;
- Métricas de avaliação de modelos.
  - Entrega: Levantamento de situações que cada tipo de aprendizado é relevante e o que é cada métrica de avaliação.

Classificação
- Decision Trees, Random Forest e outros classificadores;
- Feature Importance.
  - Entrega: Treinar um modelo de classificação em um dataset atribuído, apresentar métricas de desempenho e o feature importance.

04. Clusterização
- Hierarchical clustering e outras técnicas;
- Avaliação de performance em clusterização.
  - Entrega: Treinar um modelo de clusterização em um dataset atribuído e avaliar sua performance.

Justo: o desenvolvimento se adequa ao perfil de cada um. Primeiro é feita uma avaliação de conhecimentos. A partir daí são definidos os conteúdos que ele deverá assimilar e a rota que deverá percorrer. Resumindo, os tópicos que cada um deverá estudar serão definidos de acordo com o perfil, carga horária, capacidade e interesse.
Autodidata: Não haverá professores e sim, orientadores. O aluno completará uma sequência pré-definida para aprendizado de alguns conhecimentos recebendo um material básico onde terá liberdade para estudo. Terão sempre a disposição alguém para consulta em caso de dúvidas.
Colaborativo: A partir do momento que se inicia uma caminhada cada passa a fazer parte do grupo de discussão onde haverão interações presenciais ou virtuais, boa parte das vezes com os orientadores ou com especialistas. Com esse formato, cada um tem toda a liberdade de questionar, trocar informações e atualizar-se sobre vários quesitos de forma bem produtiva.
Intenso: Na rota escolhida, o estudante será solicitado em várias atividades que exigirão muita atenção portanto requer disciplina, foco e dedicação. Sempre haverá um escopo bem definido e datas para conclusão para cada atividade. Em tese, sempre haverá algo para estudar, desenvolver, escrever ou testar.

Ambiente de Integração Contínua

Identificar qual a técnica mais adequada para um problema de gerenciamento de rede e correlação de alarmes, justificando a escolha do modelo;
Embasar a justificativa na comparação dos resultados com mais de uma técnica de treinamento;
Caso haja mais de uma pessoa realizando a formação, é indicado o debate e comparação de outras técnicas diferentes das que foram mencionadas explicitamente no escopo.

Tópico	Tempo de estudo	Orientador	Material
Tópico 1	xx horas	Luiz Cláudio

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