TJ-RJ (Analista Judiciário - TI - Analista em Inteligência Artificial) Aprendizado de Máquina - 2025 (Pós-Edital)

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Modelos multimodais: integração texto-imagem, texto-áudio e geração de imagens.

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Conteúdo do curso

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Ética. Viés algorítmico e transparência. Explicabilidade e auditabilidade. Agentes de IA: fluxos de raciocínio, uso de ferramentas e execução em múltiplas etapas.

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Aula 01

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Fundamentos de Aprendizado de Máquina. Aprendizado semi-supervisionado e por reforço: princípios, exploração vs. exploração, funções de recompensa.

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Aula 02

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Aprendizado supervisionado

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Aula 03

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Aprendizado supervisionado: regressão linear e logística, árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte (SVM), k-vizinhos mais próximos (k-NN).

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Aula 04

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Aprendizado não supervisionado: k-means, clustering hierárquico, DBSCAN, redução de dimensionalidade (PCA).

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Aula 05

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Aprendizado Profundo. Redes neurais artificiais: perceptron, backpropagation, funções de ativação e normalização. Redes convolucionais (CNN): convolução, pooling, detecção de padrões e aplicações em visão computacional. Redes recorrentes (RNN, LSTM, GRU): processamento de sequências e séries temporais.

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Aula 06

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Avaliação de modelos: validação cruzada, curvas ROC e AUC, precisão, recall, F1-score.

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Aula 07

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Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Geração de texto e compreensão de linguagem natural. Transformers: autoatenção, embeddings, arquitetura encoder-decoder. Engenharia de Prompts e Raciocínio. Técnicas zero-shot e few-shot. Estratégias de encadeamento de pensamento (chain-of-thought). Integração e Aplicações Avançadas. Recuperação aumentada por geração (RAG): conceitos, fragmentação e embeddings.

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Aula 08

Disponível

MLOps e Monitoramento. Integração e entrega contínua (CI/CD) para ML. Versionamento de modelos e dados. Monitoramento de deriva de conceito e desempenho.

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Aula 09

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Conformidade com a LGPD e diretrizes de IA responsável e explicável.

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