Programa de Capacitação em Sistemas de Recomendação com a SOMMA (PCREC - SOMMA)

(Conceitos Básicos e Construção de Aplicações com a SOMMA)

  Objetivos


Apresentar os conceitos centrais sobre sistemas de recomendação com foco nas suas muitas aplicações comerciais e fornecer os conhecimentos necessários à construção de aplicações SOMMA para implementar motores de recomendação baseada em conteúdo, filtragem colaborativa e regras de associação.

 

   Público alvo


Programa elaborado para profissionais que tenham interesse no desenvolvimento e aplicação de motores de recomendação em diferentes segmentos de mercado, como varejo online (e-commerce), portais de conteúdo e aplicativos diversos. Para o desenvolvimento destes motores de recomendação não é necessário saber programar e, portanto, o PCREC também é adequado para pessoas não técnicas, como gestores e tomadores de decisão.

 

    Investimento


R$ 200,00. O PCREC-SOMMA é gratuito para quem contrata a AXONDATA para o desenvolvimento de motores analíticos ou para quem contrata a SOMMA por no mínimo 3 meses. Para cupons promocionais ou para conversar mais sobre o PCREC-SOMMA, entre em contato.

 

  Conteúdo e Carga Horária


Módulo 1 - Possui quatro aulas e faz uma introdução conceitual aos sistemas de recomendação. Em relação à forma como as recomendações são feitas, dividiremos os motores de recomendação em recomendação baseada em conteúdo (sugestão de itens similares àqueles que o usuário procura ou que ele adquiriu ou preferiu anteriormente); recomendação colaborativa (sugestão de itens que usuários com gostos e preferências similares aos do usuário ativo avaliaram anteriormente); e recomendação baseada em regras de associação (sugestão de itens que coocorrem em diferentes transações ou carrinhos de compra). A Aula 1 faz uma introdução geral aos sistemas de recomendação, a Aula 2 trata especificamente de filtragem colaborativa, a Aula 3 aborda a recomendação baseada em conteúdo e a Aula 4 trata da recomendação baseada em regras de associação.

O tempo total para a conclusão desse módulo gira em torno de 2h de dedicação.

Módulo 2 - Totalmente dedicado ao desenvolvimento de aplicações de recomendação utilizando a SOMMA, a primeira plataforma de IA e Data Analytics totalmente desenvolvida na América Latina. Este módulo é composto por três aulas, cada uma delas apresentando um dos motores de recomendação explicados no módulo anterior. As bases de dados utilizadas também são fornecidas para que você possa construir suas aplicações, reproduzir os resultados apresentados e expandir sua base de conhecimento.

O tempo total para assistir ao conteúdo deste módulo é de 30' e depois de assistir às aulas você poderá praticar construindo suas próprias aplicações.

 

Com quem você vai aprender

Leandro de Castro
Cientista Chefe e Instrutor

Leandro de Castro é Doutor em Engenharia de Computação pela Unicamp com pós-doutorado pelas Universidades de Kent em Canterbury na Inglaterra e de Salamanca na Espanha. Pesquisador em Inteligência Artificial há 25 e empreendedor na área desde 2006. É autor de quatro livros de IA e foi co-fundador de três startups de tecnologia antes de co-fundar a AXONDATA, onde atua como Diretor Científico. É fundador e coordenador do Laboratório de Computação Natural e Aprendizagem de Máquina (LCoN) da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Contato: [email protected]

Com quem você vai aprender

Rodrigo Pasti
Cientista de Dados e Instrutor

Diretor de Projetos na AXONDATA, possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade São Francisco, Mestrado em Informática pela Universidade Católica de Santos, Doutorado pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas e Pós-doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Suas especialidades são Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Otimização, Pesquisa Operacional e Computação Natural.

Contato: [email protected]

Com quem você vai aprender

Equipe de Suporte
AXONDATA

Guilherme Raiol

Cientista de Dados na AXONDATA e mestrando em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Bacharel em Sistemas de Informação pela Unesp/Bauru, tendo realizado intercâmbio sanduíche no curso de Engenharia de Sistemas de Informação, no nível Master 2, no Institute Polytechnique de Grenoble - França.

Contato: [email protected]

© 2021. AI.Pharos. Todos os direitos reservados. | Termos de Uso | Política de Privacidade Acesso Admin Acesso Tutor
Powered by Hotscool

Meu Pedido


Carrinho Vazio


Notificações

Marcar todas como lidas