Aprendizado de Máquina em Redes de Tecnologia

Este workshop trás exemplos práticos e oferecerá uma imersão nas aplicações do aprendizado de máquina em redes de tecnologia. Os participantes aprenderão a modelar e analisar dados, implementar algoritmos de otimização, e enfrentar desafios comuns na integração dessas tecnologias. Combinando teoria e prática, o workshop fornecerá ferramentas e técnicas para aplicar aprendizado de máquina em ambientes de dados e redes, preparando os participantes para inovar e melhorar a eficiência de suas infraestruturas tecnológicas.

MATERIAL:
Slides

TÉCNICA:
– Conferenciaweb ou Teams

Ao final do curso, o participante será capaz de:
Conhecer sobre o aprendizado de máquina e oferecer uma combinação equilibrada de teoria, prática e aplicações reais, permitindo que os participantes desenvolvam habilidades práticas e conhecimento profundo sobre o uso de aprendizado de máquina em análise de dados e redes de tecnologia.

Para tirar o máximo proveito deste workshop, recomenda-se que os participantes possuam os seguintes conhecimentos prévios:

Fundamentos de Redes: Entendimento básico da arquitetura de redes, protocolos e funcionamento de redes de comunicação.

Programação: Conhecimento intermediário em alguma linguagem de programação, preferencialmente Python, que é amplamente utilizada em aprendizado de máquina.

Estatística e Matemática: Compreensão de conceitos básicos de estatística e álgebra linear, que são essenciais para entender os algoritmos de aprendizado de máquina.

Noções de Aprendizado de Máquina: Familiaridade com conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, como modelos supervisionados e não supervisionados, além de técnicas básicas de análise de dados.

1. Fundamentos e Introdução ao Aprendizado de Máquina*
– Visão geral do aprendizado de máquina e suas aplicações

2. Fundamentos do Aprendizado de Máquina
– Principais conceitos e terminologia
– Tipos de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado, reforço)

3. Instalação e configuração de ferramentas e ambientes de trabalho

4. Técnicas e Modelagem
– Pré-processamento de Dados
– Limpeza e preparação de dados de rede
5. Modelagem com Aprendizado de Máquina
– Modelos supervisionados (regressão linear, árvores de decisão)
– Modelos não supervisionados (k-means, PCA)
– Algoritmos específicos para redes (RNN, LSTM)

6. Análise e Visualização de Dados

7. Casos práticos de uso de aprendizado de máquina

8. Melhores práticas para integração e manutenção

9. Projeto Prático
– Discussão de resultados e feedback

10. Tendências Futuras e Conclusão
– Tendências Futuras no Aprendizado de Máquina e Redes de Tecnologia
– Novas tecnologias e avanços na área
– Impacto futuro no setor dados