MOOC Introdução à Aprendizagem de Máquina. Desafios

Apresentação

Enquanto modalidade de ensino-aprendizagem, o MOOC facilita flexibilidade da aprendizagem, oferendo aos estudantes a oportunidade de gerir o tempo e o local de estudo. Esta possibilidade exige que o estudante organize o seu próprio tempo para acompanhar o conteúdo do curso de acordo com o cronograma estabelecido, desenvolvendo competências de autodireção. Este terceiro MOOC “Introdução ao Aprendizagem de Máquina. Desafios” pretende apresentar aos estudantes e o público geral os principais desafios que devem ser ponderados quando são aplicadas / utilizadas técnicas de aprendizagem de máquina para solucionar problemas reais.

Objetivos e Competências

Os participantes devem ser capazes de identificar os principais desafios que devem ser considerados durante o desenvolvimento (ciclo de vida) de um projeto baseado em técnicas de aprendizagem automática.

Estrutura curricular / Conteúdos:

  • Desafios do Aprendizagem de Máquina
  • Principais desafios 
  • Métricas para avaliar o desempenho de algoritmos (modelos) de ML 
  • Ciclo de vida de um projeto de ML.

Créditos ECTS

1 ECTS.

Metodologias de Ensino / Aprendizagem

As metodologias subjacentes à conceção deste curso visam proporcionar aos estudantes uma experiência de  aprendizagem abrangente e envolvente. Neste sentido inclui:

  • Vídeos de introdução ao curso que incluem a apresentação dos seus objetivos e da sua estrutura.
  • Vídeos explicativos dos conteúdos do curso.
  • Sugestão de leituras adicionais e materiais complementares tendo em vista o aprofundamento do conhecimento sobre os tópicos abordados no curso.
  • Pequenos quizzes ao longo do curso, que constituem ferramentas de autoavaliação, permitindo aos alunos avaliarem seu próprio progresso. Estes quizzes constituem uma forma de realizar avaliação formativa, oferendo aos estudantes a oportunidade de percecionarem o que já aprenderam e o que necessitam de aprofundar, revisitando os materiais disponibilizados.

Responsabilidade do Curso

Professor Miguel Angel Guevara López

Carga Horária, Horário e Período de Funcionamento

Número de horas (estimadas) de realização das atividades propostas no curso: 6 horas
Número de horas de trabalho autónomo: 21 horas.

Destinatários

Não é precisa nenhuma competência ou formação previa.

Vagas

Brevemente disponível.

Propina

Brevemente disponível.

Processo de Candidatura

Brevemente disponível

Critérios de Seriação e de Seleção

Brevemente disponível

Júri

O júri do concurso de acesso é composto por: Brevemente disponível
Presidente: 
Vogais: 

Edital | Candidatura (brevemente disponível)