Aprendizado de máquina com gráficos
Este curso fornece uma visão aprofundada de como relacionamentos intrincados entre objetos podem ser representados como redes, cruciais para modelar sistemas em domínios sociais, tecnológicos e biológicos. Ele aborda os desafios computacionais e algorítmicos de gráficos massivos, guiando os alunos por conceitos avançados como aprendizado de representação, Redes Neurais de Grafos e algoritmos projetados para a World Wide Web. Os participantes também se aprofundarão no raciocínio com Gráficos de Conhecimento, estratégias para maximização de influência e métodos para detectar surtos de doenças e analisar redes sociais. Ao alavancar técnicas de aprendizado de máquina e ferramentas de mineração de dados, os alunos são preparados para extrair insights críticos de estruturas de rede complexas.
Mandato: 10 semanas (7 de outubro a 15 de dezembro de 2024)
Elegibilidade do curso: Para aqueles que desejam se inscrever neste curso avançado, uma compreensão básica dos princípios da ciência da computação é essencial.
Antes de começar seu primeiro curso no Programa Profissional de IA, você deve concluir uma breve inscrição de 15 minutos para verificar sua prontidão. Isso inclui demonstrar proficiência em Python, pois as tarefas serão conduzidas nessa linguagem, e alguma familiaridade com operações básicas de linha de comando do Linux. Você também deve ter uma base sólida em cálculo de nível universitário e álgebra linear, incluindo a capacidade de lidar com derivadas multivariáveis e operações de matriz/vetor. Além disso, é necessário um bom entendimento da teoria da probabilidade, abrangendo distribuições fundamentais como Contínua, Gaussiana e Bernoulli, bem como conceitos como Expectativa, Independência e Funções de Distribuição de Probabilidade e Cumulativa. Uma sólida compreensão da álgebra linear também é recomendada.
Perspectivas de carreira: No mundo movido por IA, este curso abrirá portas para oportunidades empolgantes em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Os alunos aprendem a desenvolver modelos que podem prever e influenciar o comportamento da rede, uma habilidade muito procurada em indústrias de tecnologia, incluindo funções em pesquisa de IA, ciência de dados e segurança cibernética.
Jornalismo de Dados de Assuntos Públicos
Antes do advento da internet e dos computadores poderosos, os relatórios de responsabilidade pública dependiam muito da coleta meticulosa de dados e da resolução analítica de problemas. Este curso examina as metodologias e fontes de dados essenciais para descobrir pistas e realizar investigações abrangentes sobre questões públicas, como financiamento eleitoral e regulamentações de segurança. Os alunos adquirirão experiência prática com ferramentas e técnicas digitais usadas em relatórios assistidos por computador.
Mandato: 10 semanas (9 de setembro a 6 de dezembro de 2024)
Elegibilidade do curso: Este curso está disponível exclusivamente para alunos que buscam um mestrado em Jornalismo.
Perspectivas de carreira: Este curso é ideal para aspirantes a jornalistas, analistas de mídia e criadores de conteúdo baseados em dados, oferecendo oportunidades de carreira em organizações de notícias, empresas de mídia digital e jornalismo investigativo.
Garagem de Startups: Design
Startup Garage é um curso dinâmico e prático que imerge os alunos no mundo do empreendedorismo por meio de projetos do mundo real. Aproveitando o design centrado no ser humano, os princípios de startup enxuta e o Business Model Canvas, os participantes são encarregados de desenvolver e testar ideias de negócios inovadoras que atendam às necessidades reais do mercado.
As equipes saem da sala de aula para se envolver diretamente com usuários, especialistas do setor e consultores, obtendo insights profundos sobre os desafios do cliente. Eles então projetam, prototipam e refinam seus produtos ou serviços e modelos de negócios. Para aqueles focados em empreendimentos orientados a impacto, as mesmas metodologias são usadas para atender às necessidades de suas comunidades-alvo. Oferecido pela Graduate School of Business, este curso equipa os alunos com habilidades empreendedoras essenciais e técnicas de ponta para lançar empreendimentos bem-sucedidos.
Mandato: 10 semanas (9 de setembro a 6 de dezembro de 2024)
Elegibilidade do curso: Este é um curso de nível de graduação.
Perspectivas de carreira: Este curso orienta os alunos pelo processo de identificação de necessidades de mercado, criação de soluções inovadoras e desenvolvimento de modelos de negócios. Os graduados deste curso estão bem preparados para lançar suas startups, ingressar em empresas de capital de risco ou trabalhar em funções de inovação em empresas de saúde estabelecidas.
Macromoléculas Biológicas
Este curso se aprofunda nos princípios físicos e químicos subjacentes às funções macromoleculares. Ele examina as forças que estabilizam as estruturas macromoleculares e seus complexos, e explora a termodinâmica e a mecânica estatística de processos como dobramento, ligação e alosteria. O curso também abrange processos difusionais e a cinética de reações enzimáticas, vinculando esses conceitos a aplicações práticas em design experimental e interpretação. Enfatizando uma abordagem de aprendizagem interativa, o curso combina palestras com atividades de resolução de problemas em grupo e discussões de literatura contemporânea e fundamental.
Posse: 10 semanas (23 de setembro a 6 de dezembro de 2024)
Elegibilidade do curso: É recomendado ter formação em bioquímica e físico-química, embora materiais sejam fornecidos para aqueles que precisam de suporte adicional. Estudantes de graduação podem se inscrever com a permissão do instrutor.
Perspectivas de carreira: Os graduados deste curso podem seguir carreiras diversas, incluindo funções como bioquímicos, biólogos moleculares e pesquisadores farmacêuticos, onde aplicam seu conhecimento de funções macromoleculares à pesquisa e desenvolvimento. Eles também podem trabalhar como cientistas de biotecnologia, especialistas em proteômica ou biólogos estruturais, com foco em desenvolvimento de medicamentos, análise de proteínas e biologia estrutural. Além disso, existem oportunidades em bioinformática e academia, onde podem contribuir para análise de dados e pesquisa acadêmica em biologia molecular e bioquímica.
