Horários: 9:00 às 12:00 e das 14:00 às 17:00
Local: sala 31A da Faculdade de Ciências Econômicas da UFRGS – Av. João Pessoa 52
Número de vagas: 40
Fone para contato: 51 3308 3440
Site para inscrições: https://www.ufrgs.br/ppge/mini-curso-machine-learning
Professor Responsável: Prof. Dr. Alexandre Chiavegatto Filho
Possui graduação em Economia pela FEA/USP, doutorado direto em Saúde Pública pela FSP/USP e pós-doutorado na Universidade de Harvard. É Professor Doutor do Departamento de Epidemiologia da FSP/USP e coordenador de cursos sobre o uso do R para a análise de dados e sobre machine learning em saúde. Atuou como professor convidado (2016) e pesquisador visitante (2017) na Universidade de Harvard. Atualmente é o Pesquisador Principal de pesquisas financiadas pela FAPESP, CNPq e Fundação Lemann. É o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da FSP/USP.
Monitora: Ruchelli França de Lima
Possui graduação em Nutrição pela Unisinos, mestrado em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares pela UFRGS e cursa a Especialização em Big Data e Data Science pelo Instituto de Informática da UFRGS. É Especialista em Gestão da Saúde integrante do Núcleo de Inteligência Médica da Unimed Porto Alegre e integrante da Comissão Especial de Informática em Saúde da ABNT - CEE78.
Programa:
- Possibilidades do uso de inteligência artificial com foco na área da saúde.
- Sobreajuste e divisão da amostra em treino, validação e teste.
- Seleção, transformação e mensuração da importância das variáveis preditoras.
- Mensuração da performance de modelos preditivos.
- Modelos para predição de variável contínua (regressões penalizadas com lasso e ridge, redes neurais, support vector machines, random forests e gradient boosted trees).
- Modelos para predição de variável binária (regressões logísticas penalizadas, redes neurais, support vector machines, random forests e gradient boosted trees).
- Deep learning.
- Considerações sobre o futuro da inteligência artificial em saúde.
Pré-requisito: Todos os participantes devem ter e trazer laptops ou computadores para utilizar e tenham instalados os softwares precisam ter o R e o RStudio instalados. Curso destinado a Mestrandos e Doutorandos de Economia, Administração, Ciências da Saúde, Ciências da Computação e áreas afins.
Apoio: IATS e UFRGS
Coordenação: Prof. Giácomo Balbinotto Neto (PPGE/UFRGS e IATS/UFRGS)
