Ciência de Dados Aplicada ao Mercado de Óleo e Gás | Curso - UnIBP

Horário

09h às 18h

Duração

40 h

Curso oferecido em

Rio de Janeiro - RJ

Sobre o curso

Compartilhe:
Esse curso também é ministrado nas seguintes modalidades:

Sobre o curso

Dividido em seis módulos, o curso mostra os conceitos básicos de Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning e as aplicações práticas, apresentando ferramentas como o Tensorflow e o Pandas.

Conheça os objetivos:

  • Introduzir o participante na linguagem de programação Python e nas ferramentas Pandas e Tensorflow;
  • Apresentar os conceitos básicos de Machine Learning e Artificial Intelligence (AI);
  • Mostrar as diferenças entre aprendizado de máquina supervisionado, não-supervisionado e reforçado;
  • Detalhar os conceitos de dataset de treino, validação e teste;
  • Apresentar os tipos de fontes de dados: tabular, imagem, vídeo e texto;
  • Mostrar os tipos fundamentais de problemas em Machine Learning: classificação, previsão e design;
  • Introduzir técnicas de classificação não-supervisionada: k-means, c-means, knn, árvores de decisão e redes neurais artificiais;
  • Iniciar técnicas de classificação supervisionada: máquinas de suporte vetorial e redes neurais artificiais;
  • Apresentar métricas de qualidade de classificação: probabilidade de erro e validação cruzada;
  • Introduzir técnicas de previsão baseadas em redes neurais;
  • Expor os conceitos de tensores e Deep Learning;
  • Abordar técnicas de representação de imagens e vídeos como tensores;
  • Indicar técnicas de representação de texto como tensores por meio de camadas de embedding;
  • Apresentar os tipos de camadas de redes neurais profundas: convolucional, embedding, fully-connected, pooling e outras;
  • Mostrar arquiteturas de redes neurais profundas para identificação de objetos em imagens: Google LeNet, Yolo, Inception e ResNet;
  • Apontar arquiteturas de redes neurais profundas para segmentação de imagens: SegNet e U-Net;
  • Apresentar arquiteturas de redes neurais profundas para classificação de texto;
  • Abordar estudos de caso de Machine Learning na área de Óleo e Gás.

Ao fim do curso, você terá desenvolvido competências para:

  • Identificar oportunidades de aplicação de Machine Learning e Artificial Intelligence (AI), sobretudo na área de Óleo e Gás;
  • Identificar a técnica de Machine Learning ou AI mais adequada a ser aplicada ao problema em questão;
  • Construir modelos de Machine Learning e AI na linguagem Python.

Programa Técnico

• Introdução à linguagem de programação Python e às ferramentas Pandas e Tensorflow.

• Apresentação dos conceitos básicos de Machine Learning e Artificial Intelligence (AI);
• Diferenças entre aprendizado de máquina supervisionado, não-supervisionado e reforçado;
• Conceitos de dataset de treino, validação e teste;
• Tipos de fontes de dados: tabular, imagem, vídeo e texto.

• Técnicas de classificação não-supervisionada: k-means, c-means, knn, árvores de decisão e redes neurais artificiais;
• Técnicas de classificação supervisionada: máquinas de suporte vetorial e redes neurais artificiais;
• Métricas de qualidade de classificação: probabilidade de erro e validação cruzada.

• Técnicas de previsão baseadas em redes neurais.

● Conceitos de tensores e Deep Learning;
● Técnicas de representação de imagens e vídeos como tensores;
● Técnicas de representação de texto como tensores por meio de camadas de embedding;
● Tipos de camadas de redes neurais profundas: convolucional, embedding, fully-connected, pooling e outras;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para identificação de objetos em imagens: Google LeNet, Yolo, Inception, ResNet;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para segmentação de imagens: SegNet, U-Net;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para classificação de texto.

• Estudos de caso de Machine Learning na área de Óleo e Gás.

Professores

OUTRAS INFORMAÇÕES

O que o curso inclui?

Material eletrônico
Coffee break
Certificado de conclusão

Como obter o certificado

Frequência mínima exigida: 75% da carga horária total do curso
Prazo de entrega: em até 30 dias úteis após a conclusão do período letivo

Endereço

UnIBP - Avenida Almirante Barroso, 52 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, Brasil

VANTAGENS DE ESTUDAR NA UnIBP

Inteligência Setorial

Professores de Destaque

Aprendizagem Aplicada

Educação Flexível

Empreendedorismo

Perguntas Frequentes

A Educação do IBP, agora é UnIBP. A Universidade do setor de Petróleo,gáse biocombustíveis que tem por objetivo desenvolver as competências essenciais dos profissionais dessa indústria e assim colaborar para a promoção de um setor competitivo, sustentável, ético e socialmente responsável.
A universidade setorial é a ampliação do já conhecido conceito de universidade corporativa. Nesse sentido, a UnIBP surge como a universidade do setor de petróleo e gás, oferecendo aprendizagem continuada para aqueles que atuam ou desejem migrar/atuar na indústria. Sendo assim, diferentemente de uma universidade corporativa, que tem como objetivo a qualificação do público interno de acordo com a cultura de uma determinada empresa, a UnIBP surge para desenvolver as competências essenciais para o profissional do setor de petróleo e gás, focando, portanto, em um público externo.

Toda a estrutura pedagógica da antiga área de Educação foi reformulada, de forma a atender as necessidades atuais da indústria de Petróleo, Gás e Biocombustíveis. Isso significa dizer que todo o ambiente de aprendizagem foi repensado, para que a UnIBP atue de maneira pró-ativa, centralizada e estratégica para o setor, sendo capaz de desenvolver competências críticas para o negócio das empresas e profissionais que fazem parte das diversas etapas dessa cadeia produtiva.
Desenvolvemos uma metodologia pedagógica estruturada, possibilitando que os alunos tracem seu caminho de carreira com o apoio da UnIBP e que desfrutem de uma Experiência eficiente, moderna e dinâmica. A partir do agrupamento da indústria de petróleo e gás em diferentes blocos, a Universidade se divide em cinco escolas que irão oferecer cursos técnicos e não-técnico: E&P, Midstream e Downstream, Gás e Energia, Tecnologia e Inovação e Escola de Negócios.

1. Inteligência setorial
2. Professores de destaque no setor
3. Aprendizagem aplicada
4. Educação flexível
5. Empreendedorismo
6. Comunidade Alumni
7. Ética, Transparência e Compliance

5 escolas refletem os principais pilares essenciais para o funcionamento da nossa indústria hoje. Cada uma tem foco e objetivo bem definidos, de forma que todos os macroprocessos do setor se acomodam dentro dessa estrutura.

Apresentam as diversas áreas de atuação profissional que compõem a atividade do setor. Permeiam a estrutura das escolas de acordo com as necessidades reais da indústria.

Na UnIBP, cada profissional encontra um currículo modular com o mapeamento de todos os desafios que irá encontrar em sua trajetória profissional e com as soluções educacionais que apoiarão o seu desenvolvimento ao longo do tempo.

Ainda está com alguma dúvida?

Problemas com seu pedido? Não localizou nas perguntas frequentes a solução? Esse espaço foi criado para responder o que você não encontrou e receber suas sugestões.

Talvez você também goste

RECEBA TODAS AS NOVIDADES DA UnIBP

Ao clicar no botão "Enviar", você está concordando com os Termos e Condições da UnIBP.
* Todos os campos acima são obrigatórios.