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Robson
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- Linguagens de Programação
- Python
- Inteligência Artificial
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Doutorando na Unicamp que usa Machine Learning na pesquisa ensina Python, MATLAB e IA aplicada para estudantes, pesquisadores e profissionais.
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Local das aulas
Sobre Robson
Sou engenheiro eletricista, mestre e doutorando em Engenharia Elétrica pela Unicamp. Minha pesquisa usa Machine Learning e Deep Learning, como redes convolucionais e detecção de objetos com YOLO, para monitorar o tráfego de veículos com sensores de fibra óptica em cidades inteligentes. Publiquei trabalhos sobre o tema em congressos nacionais e internacionais, um deles com menção honrosa, e disponibilizei datasets e código para a comunidade.
Uso Python e MATLAB todos os dias na pesquisa, em processamento de sinais, simulação e treinamento de modelos. Antes da pós, trabalhei mais de dez anos com redes de telecomunicações e treinei equipes técnicas, então tenho experiência em explicar assuntos técnicos de forma clara e prática.
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Sobre a aula
- Ensino Básico
- Ensino Secundário
- Formação para adultos
- +8
níveis :
Ensino Básico
Ensino Secundário
Formação para adultos
Mestrado
Doutoramento
Iniciante
Intermédio
Avançado
Profissional
Outros
Crianças
- Português
Todos os idiomas falados na aula :
Português
Aprender programação e Machine Learning fica muito mais fácil quando você trabalha com um problema real, de preferência o seu. Nas minhas aulas você não decora sintaxe: constrói, testa e entende cada passo.
Para quem é:
• Iniciantes que querem aprender Python do zero, com lógica e boas práticas
• Estudantes de Engenharia e Exatas que precisam de MATLAB ou Python nas disciplinas
• Mestrandos e doutorandos que querem aplicar Machine Learning na pesquisa ou dissertação
• Profissionais que querem automatizar tarefas, analisar dados ou migrar para a área de IA
O que ensino:
• Python: fundamentos, estruturas de dados, funções, arquivos, NumPy, Pandas, Matplotlib
• MATLAB: cálculo numérico, gráficos, simulações, processamento de sinais
• Machine Learning: regressão, classificação, KNN, SVM, árvores, validação e métricas
• Deep Learning com Keras e PyTorch: redes densas, CNN (imagens), LSTM/RNN (séries temporais), autoencoders
• Visão computacional e detecção de objetos (YOLO)
• Organização de projetos: preparação de dados, experimentos reproduzíveis, apresentação de resultados para artigos e TCC
Como funcionam as aulas:
Definimos seu objetivo: aprender a programar, passar numa disciplina, resolver um problema do trabalho ou avançar na pesquisa.
Cada aula tem teoria curta e muita prática: escrevemos código juntos, ao vivo, em Jupyter/Colab ou no seu ambiente.
Você sai com o código comentado da aula e um pequeno exercício para fixar.
Para quem já tem um projeto, trabalhamos direto nos seus dados, ajudando a escolher o modelo, treinar, avaliar e interpretar os resultados.
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