Resumo: O aprendizado de máquina é uma área de Inteligência Artificial que tem chamado muita atenção recentemente graças às suas aplicações no mercado e na pesquisa. Diferentes arquiteturas de redes neurais têm melhorado cada vez mais a acurácia dos classificadores já existentes, permitindo o desenvolvimento de aplicações como carros autodirigidos. Este minicurso tem por objetivo introduzir conceitos básicos de redes neurais e mostrar o desenvolvimento das mesmas usando Python e TensorFlow, uma biblioteca open-source desenvolvida pela Google e largamente utilizada para aplicações de desenvolvimento de máquina.
Minicurrículo: Warley é graduando em Ciência da Computação na UFJF e egresso do GETComp, onde trabalhou com otimização de difusão de informação em redes complexas. Estudou seis meses na Universität Passau, na Alemanha, e é alumni do programa Jovens Embaixadores e do GKS for African and Latin American Students. Atualmente é estagiário do CAEd na área de pesquisa de dados, trabalhando com reconhecimento de voz.
Minicurrículo: Pedro é graduando em Ciência da Computação e mestrando em Matemática na UFJF. Participa do GETComp desde maio de 2017, onde trabalhou com seleção de características em sistemas de classificação. Atualmente inicia os estudos na área de redes neurais e deep learning para reconhecimento de ações em vídeos.
Minicurrículo: André Ferreira Martins é graduando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2015-2019) e bolsista do GETComp na área de Sistemas de Recomendação.