MIT Cursos Gratuitos: Machine Learning, Design Thinking, Análise de Dados

O Massachusetts Institute of Technology (MIT), reconhecido como uma das melhores universidades do mundo, está oferecendo uma seleção de mais de 20 cursos online gratuitos em áreas como empreendedorismo, tecnologia da informação e engenharia.

Na área de tecnologia da informação, os cursos envolvem temas como Machine Learning, Design Thinking e Planejamento de Sites.

Embora gratuitos, para obter um certificado de conclusão, é necessário pagar uma taxa que varia de acordo com o programa escolhido.

Esses cursos, disponíveis na plataforma edX, permitem que os participantes estudem a qualquer momento e de qualquer lugar.

Cursos Gratuitos Massachusetts Institute of Technology

Descubra mais de cursos gratuitos em áreas como empreendedorismo, tecnologia da informação e engenharia oferecidos pelo renomado Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Acesso pela Plataforma edX

Todos os cursos estão disponíveis na plataforma edX, permitindo que os participantes estudem a qualquer momento e de qualquer lugar. É importante esclarecer que todos os cursos estão em inglês.

Certificados Opcionais

Para obter um certificado de conclusão do curso, é necessário pagar uma taxa que varia conforme o programa escolhido.

Variedade na Tecnologia da Informação

Na área de tecnologia da informação, os cursos incluem Machine Learning, Design Thinking e Planejamento de Sites. Confira a ementa:

• Advanced Fluid Mechanics 2: The Navier-Stokes Equations for Viscous Flows
• Capstone Exam – Materials for Electronic, Optical, and Magnetic Devices
• Circuits and Electronics 1: Basic Circuit Analysis
• Circuits and Electronics 3: Applications
• Collaborative Data Science for Healthcare
• Computational Probability and Inference
• Computational Thinking for Modeling and Simulation
• Data Analysis in Social Science — Assessing Your Knowledge.
• Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications
• Design Thinking for Leading and Learning
• Introduction to Computational Science and Engineering
• Introduction to Computational Thinking and Data Science
• Introduction to Computer Science and Programming Using Python
• Introduction to Game Design
• Introduction to Probability: Part II – Inference & Processes
• MIT App Inventor Certification Exam – Level 1
• Machine Learning for Healthcare
• Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning.
• Mathematical Methods for Quantitative Finance
• Mechanical Behavior of Materials, Part 1: Linear Elastic Behavior
• Mechanical Behavior of Materials, Part 2: Stress Transformations, Beams, Columns, and Cellular Solids
• Mechanical Behavior of Materials, Part 3: Time Dependent Behavior and Failure
• Mobile Application Experiences
• Mobile Application Experiences Part 2: Mobile App Design
• Product and Service Creation in the Internet Age
• Site Planning Online
• Startup Success: How to Launch a Technology Company in 6 Steps
• Supply Chain Analytics.
• Supply Chain Design
• Supply Chain Technology and Systems
• The Analytics Edge
• User Innovation in Resource Scarcity

Mesmo sem o certificado, os participantes vivenciam a qualidade de ensino do MIT, uma instituição de renome internacional.

Instrutores Competentes

Os cursos são ministrados por professores que também lecionam presencialmente para os alunos do MIT, garantindo uma experiência de aprendizado verdadeira.

Machine Learning

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se baseia em ensinar as máquinas a aprenderem e tomarem decisões a partir de dados.

Ao invés de serem programadas explicitamente para realizar tarefas específicas, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de identificar padrões e melhorar seu desempenho com o tempo.

Tipos de Machine Learning

Existem três tipos principais de Machine Learning: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

1. Aprendizado Supervisionado: Neste tipo de aprendizado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já têm as respostas corretas. O algoritmo tenta aprender a relação entre as entradas e saídas para prever resultados para novos dados.
   
2. Aprendizado Não Supervisionado: Ao contrário do aprendizado supervisionado, aqui o modelo é alimentado com dados não rotulados e deve encontrar padrões e estruturas por conta própria. É utilizado principalmente para análise exploratória de dados.
   
3. Aprendizado por Reforço: Neste tipo, um agente aprende a tomar decisões com base em recompensas ou punições após realizar ações em um ambiente. O objetivo é maximizar a recompensa ao longo do tempo.

Aplicações de Machine Learning

Machine Learning tem uma ampla gama de aplicações que impactam várias áreas da sociedade. Alguns exemplos incluem:

• Saúde: Diagnóstico de doenças, análise de imagens médicas, descoberta de medicamentos.
• Financeiro: Detecção de fraudes, previsões de mercado e análise de risco.
• Comércio Eletrônico: Recomendação de produtos, personalização de ofertas.
• Automóveis: Carros autônomos, otimização de rotas e manutenção preditiva.

Desafios e Futuro do Machine Learning

Embora as aplicações de Machine Learning estejam crescendo, também existem desafios significativos a serem enfrentados, como a necessidade de grandes volumes de dados, a explicabilidade dos modelos e questões éticas relacionadas ao uso da IA.

O futuro do Machine Learning é promissor, com a expectativa de avanços significativos em áreas como aprendizado profundo, automação e até mesmo no desenvolvimento de modelos mais autônomos e eficientes.

MIT

Fundado em 1861, o Massachusetts Institute of Technology (MIT) é uma das instituições de ensino superior mais prestigiadas do mundo. Localizado em Cambridge, Massachusetts, nos Estados Unidos, o MIT é conhecido por sua excelência acadêmica e impacto significativo em diversas áreas de conhecimento.

Excelência Acadêmica e Pesquisa de Vanguarda

O MIT possui excelência acadêmica em ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM), oferecendo programas rigorosos e oportunidades de pesquisa de vanguarda em diversas áreas, desde inteligência artificial até biologia molecular.

Inovação e Empreendedorismo

A cultura de inovação e empreendedorismo é parte integrante do ambiente do MIT. A instituição é reconhecida por fomentar a criação de startups e a transferência de tecnologia para o mercado, impulsionando avanços e soluções que impactam o mundo.

Colaboração Interdisciplinar e Impacto Global

O MIT valoriza a colaboração interdisciplinar, promovendo parcerias entre diferentes áreas de estudo para abordar desafios complexos e globais.

O impacto pode ser visto em projetos de sustentabilidade, saúde global, tecnologia educacional e muito mais.

Compromisso com o Futuro

O MIT está comprometido em moldar o futuro por meio da educação, pesquisa e inovação. Sua visão é inspirar e capacitar a próxima geração de líderes e criadores que irão enfrentar os desafios e oportunidades do século XXI.

Link de inscrição ⬇️

As inscrições para os cursos do MIT devem ser realizadas na plataforma edX.

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