Educação

Bolsista de Ciência da Computação promove minicurso aos alunos da ETEC

Minicurso teve o tema “Introdução ao Machine Learning e Inteligência Artificial”.

Por: Priscila Caldeira | UniFAI atualizado: 18:11
Alunos da ETEC participaram de minicurso de aperfeiçoamento e novas tecnologias na UniFAI (Foto: José Luiz Vieira de Oliveira). Alunos da ETEC participaram de minicurso de aperfeiçoamento e novas tecnologias na UniFAI (Foto: José Luiz Vieira de Oliveira).

Orientado pelo chefe de Departamento de Exatas e Agrárias, Prof. Dr. José Luiz Vieira de Oliveira, o aluno bolsista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC), graduando do curso de Ciência da Computação, do Centro Universitário de Adamantina (UniFAI), Marcos Antonio Gois, ofertou nos últimos dias 09 e 13 um minicurso aos alunos do curso técnico em Informática da ETEC Eudécio Luiz Vicente.

Intitulado “Introdução ao Machine Learning e Inteligência Artificial”, o minicurso teve carga horária de quatro horas e foi ministrado no laboratório 5 do Câmpus II. “A Pró-Reitoria de Extensão deu total apoio para a execução do minicurso, após ser organizado pela chefia de Departamento de Exatas e Agrárias, junto ao aluno bolsista e a coordenadora dos cursos da ETEC Marcia Pamplona Cavalcante”, disse o Prof. José Luiz.

Também colaboraram como ajudantes os alunos Braian Saia, José Eduardo Batista e, na divulgação do minicurso, a Atlética de TI, por meio do presidente Luan Trindade e seu vice Felipe Costenaro. (Continua após a publicidade...)

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Conforme explica o professor José Luiz, a Tecnologia Machine Learning (ou aprendizado de máquina, em português) é utilizada para verificar mudanças em sistemas que desempenham tarefas adjuntas à inteligência artificial, podendo exercer serviços que incluem diagnósticos, controle, previsões e planejamentos.

 “O Machine Learning tem como objetivo construir algoritmos que melhoram o próprio desempenho em alguma tarefa por meio de experiência adquirida pelo próprio software, por meio de técnicas de inteligência artificial”, detalha.

No caso da pesquisa do aluno Marcos, orientado pelo professor José Luiz, a ferramenta usando Machine Learning faz um diagnóstico para detecção de câncer de mama de forma precoce, menos invasiva e mais rápida. Assim, se positivo o resultado, propicia começar o tratamento no estágio inicial da doença. 

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