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.

  Conteúdo e Carga Horária


Esse programa possui quatro aulas e faz uma introdução conceitual aos sistemas de recomendação, além de apresentar aplicações analíticas específicas para a construção de diferentes motores 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).

Aula 01: introdução geral aos sistemas de recomendação.

Aula 02: trata especificamente de filtragem colaborativa. 

Aula 03: aborda a recomendação baseada em conteúdo.

Aula 04: trata da recomendação baseada em regras de associação.

O tempo total para a conclusão desse programa gira em torno de 3h de dedicação.

 

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: lnunes@axondata.com.br

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: rodrigo.pasti@axondata.com.br

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: guilherme.miranda@axondata.com.br

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