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Dados da disciplina

Instituição Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas Objetivo

Disciplina destinada aos alunos do Bacharelado em Astronomia. Alunos do Bacharelado em Física poderão cursá-la como disciplina optativa. O objetivo é dar ao aluno uma introdução prática aos conceitos e métodos de análise de dados de uso corrente em Astronomia, fazendo uso da linguagem R.

[AGA0505-2] Análise de Dados em Astronomia I

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Vídeos

aula 11: deep learning

Laerte Sodre Junior

ĉonceitos básicos de redes de neurônios artificiais, perceptron multicamadas e redes convolucionais.

Aprendizado de Máquina: Regressão e Classificação

Laerte Sodre Junior

o que é regressão e classificação em machine learning; regularização; alguns algoritmos

conceitos fundamentais de aprendizado de máquina

Laerte Sodre Junior

Apresento os conceitos básicos de aprendizado de máquina: tipos gerais de aprendizado e de modelos.

aula 8: comparação de modelos

Laerte Sodre Junior

Nesta aula (apenas parcialmente gravada) abordamos a comparação bayesiana de modelos.

aula 7: inferência bayesiana

Laerte Sodre Junior

Nesta aula discute-se o uso de métodos bayesianos em análise de dados, com ênfase em inferência de parâmetros de um modelo.

aula 6: o método da máxima verossimilhança

Laerte Sodre Junior

apresentação do método da máxima verossimilhança para estimativa de parâmetros e algumas aplicações

aula 5

Laerte Sodre Junior

Nessa aula discutimos distribuições multivariadas, com ênfase na distribuição gaussiana bivariada, a ideia básica de testes de hipótese e análise de correlação.

aula 4: simulações e amostragem

Laerte Sodre Junior

Nesta aula apresentamos o método de Monte Carlo e como ele é usado para simular distribuições de probabilidades e outras aplicações

aula 3: distribuição de probabilidades

Laerte Sodre Junior

Discutimos algumas das mais importantes distribuições de probabilidades, contínuas e discretas.

aula 2: probabilidades

Laerte Sodre Junior

Nesta aula apresentamos os conceitos básicos de probabilidades que precisaremos no curso.

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