Capacitação em Machine Learning e Inteligência Artificial

Treinamento para novos membros da Capacitação do Insper Dynamics

Diretores:

• Guilherme Fontana
• Thomas Chiari Ciocchetti de Souza

Colaboradores:

• João Alfredo Cardoso Lamy

Tópicos abordados:

Parte I: Básicos

• Intensivo de Python
• Intensivo de Pandas
• Intensivo de Git e Github

Parte II: Machine Learning

• Introdução
  • Análise Exploratória
  • Pré-processamento
  • Modelos Lineares
  • Modelos de Árvore e Random Forests
  • Trabalhando com outros modelos
• Aprendizado Avançado
  • Redes Neurais Artificiais e Convolucionais
• Aprofundando
  • Feature Engineering
  • Melhorando os Modelos
  • Competições de Machine Learning

Parte III: Inteligência Artificial

• Introdução
  • Agentes Autônomos
  • Algoritmos de Busca
• Avançando
  • Algoritmos Competitivos
  • Min-Max e Funções de Utilidade
• Aprendizado por Reforço
  • Q-Learning
  • Upper Confidence Bound
  • Thompson Sampling
  • Deep Reinforcement Learning

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Como utilizar o repositório:

1. Tenha o git instalado em sua máquina. Para verificar se você já o possui, digite no terminal:

git --version

Caso não possua, siga as instruções de instalação no site oficial: Git.

2. Clone o repositório em sua máquina utilizando o comando:

git clone https://github.com/thomaschiari/ML_AI-Training.git

3. Para atualizar o repositório local com as modificações feitas no repositório remoto, utilize o comando:

git pull

4. Para iniciar o o projeto, será necessário utilizar um ambiente para gerenciar as dependências. Aqui, podemos utilizar tanto venv quanto conda.

Utilizando venv:

1. Caso não tenha o virtualenv instalado, siga as instruções de instalação no site oficial: Virtualenv.

2. Rode o comando:

python3 -m venv env

3. Ative o ambiente virtual:

   • Windows:

   .\env\Scripts\activate.bat
   

   • Linux/MacOS:

   source env/bin/activate
   

4. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

5. Para desativar o ambiente virtual, utilize o comando:

deactivate

Utilizando conda:

1. Caso não tenha o conda instalado, siga as instruções de instalação no site oficial: Conda.

2. Rode o comando:

conda env create -f environment.yml

3. Ative o ambiente virtual:

conda activate ml_ai-training

4. Para desativar o ambiente virtual, utilize o comando:

conda deactivate