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Machine Learning na Agricultura
A demanda por sistemas de produção cada vez mais eficientes, com otimização de insumos agrícolas e redução de impactos ambientes, tem levado ao crescimento da adoção de novas tecnologias na agricultura.
A indústria agrícola sempre lança máquinas, equipamentos e sensores de alta tecnologia para atender as necessidades do campo. Dentre as tecnologias, satélites, drones, robôs e smartphones, juntamente com diversos tipos de sensores têm gerado grandes quantidades de dados nos sistemas de produção agrícola.
Essa grande quantidade de dados cria a demanda por cientistas de dados, ou seja, profissionais capazes de processar dados e gerar modelos de Machine Learning (aprendizagem de máquina).
Dessa forma, no presente curso é abordado conceitos e aplicações práticas necessárias para que o profissional possa extrair informações importantes a partir de dados disponíveis. No curso será utilizado a linguagem de programação Python 3 e as principais bibliotecas utilizadas em Ciência de Dados e Machine Learning.
Como é o curso?
O curso é oferecido na modalidade a distância com disponibilização de videoaulas gravadas, grupo de WhaApp para os alunos, exercícios de fixação e estudo de casos. Após inscrição no curso, você terá acesso à todo conteúdo durante 1 ano, com todas as atualizações. Aulas ao vivo com o professor depende da liberação junto à UFV
O que vou aprender?
Introdução à linguagem Python. Pré-processamento de dados. Regressão (Linear Múltipla, SVR, Decision Tree, Random Forest). Otimização de hiperparâmetros. Seleção de modelos. Classificação supervisionada. Logistic Regression (KNN, SVM, Decision Tree, Random Forest). Redução da dimensionalidade (PCA e LCA). Classificação não-supervisionada (K-Means).
Para quem é?
Treinamento de profissionais que trabalham com Agricultura de Precisão e Agricultura Digital.
Objetivo do curso?
Treinamento em programação de computadores para analisar dados, extrair informações e criar modelos avançados de Machine Learning.