Explicando e aplicando conceitos de inteligência artificial com ênfase no uso de LLMs em aplicações

Histórico de documentação acerca do livro que descreve a criação de TCC com metodologias e práticas inovadoras  

Descreve as iniciativas e planejamento estratégico do Laboratório de Simulação (SimuLAB) 

Projetos relacionados ao Geniiot

Análise de dados em empreendedorismo com o Global Entrepreneurship Monitor (GEM)

Project Management Of Knowledge and Artificial Intelligence (MOKAI)

Para aprender Cálculo I será empregada programação Python. Mais do que isso todo o aprendizado terá como foco o desenvolvimento de 3 projetos aplicados em problemas reais. E pequenas avaliações irão ajudar você no desenvolvimento dos projetos.

From data to total control of supply chain operations.

Curso para aprender conceitos acerca da construção de modelos de simulação a eventos discretos baseado no material elaborado do curso da UNIVESP

Pontapé inicial para quem quer começar a utilizar Python, bem como conhecer todos os projetos da iniciativa para todos: Python para todos, Cálculo Numérico para todos, Estatística para todos, MapaVerso para todos, AI + Supply Chain = Supply Chain 4.0

Em breve

Une ciência de dados e ciência de dados espacial para resolver dois estudos de caso: Construir um mapa da inovação no estado de São Paulo e um mapa com o fluxo para a logística da Soja no Brasil. Serão realizados protótipos na linguagem de programação Python no ambiente do Google Colab.

Vídeo e códigos em Python para resolver problemas reais através de modelos matemáticos de pesquisa operacional

Desenvolvimentos de matemática e tecnologia utilizando linguagem de programação Python!

How to use Python and Statistics to improve analysis of Healthcare data

How to use Statistics and Python to improve customs performance

De nada adianta criar uma estratégia de divulgação sem um conteúdo coerente e consistente. De nada adianta criar um conteúdo sem um porquê devidamente claro e bem estabelecido. Conheça essas e outras dicas para o novo mundo do Marketing digital e conquiste o Marketing digital total. 

Nesta série de vídeos serão abordados quatro tópicos: o que é o gêmeo digital , qual a sua relação com o conceito de Indústria 4.0, como a ferramenta de simulação ocupa um lugar central na coordenação de atividades para a indústria 4.0, e como um novo conceito, denominado de Mercado de Regras, poderá modificar profundamente nossa economia.

Página condensando os principais desenvolvimentos do LabPo sob a nova marca: PyFlix

Curso que aborda os seguintes temas: erros de arredondamento, métodos para encontrar zeros de funções, resolução de sistemas lineares, interpolação, métodos dos quadrados mínimos, métodos numéricos para EDOs. Composta por 140 vídeo-aulas e vários códigos em Python disponíveis no Google Colab.

Continuação da disciplina VIP. Oferecimento no segundo semestre de 2021

A complete course on how to code in Python a new artificial intelligence method applied to Supply Chain. It starts from the beginning with simple codes until the creation of classes to produce a structured program. Every simple code has its own video that explains it. All Python codes are free and available on Google Colab Notebooks.

Projeto que aborda os seguintes temas: erros de arredondamento, métodos para encontrar zeros de funções, resolução de sistemas lineares, interpolação, métodos dos quadrados mínimos, métodos numéricos para EDOs. Composta por 140 vídeo-aulas e vários códigos em Python disponíveis no Google Colab.

Projeto que aborda os seguintes temas: estatística descritiva: gráfico de barras, gráfico de pizza, dados agrupados e histograma, gráfico de ogiva, gráfico de ramos e folhas, box-plot, média, moda e mediana de dados agrupados e não-agrupados. Teorema de Chebychev. Probabilidade marginal, condicional, da intersecção e da união. Teorema de Bayes e Monty Hall. Variáveis aleatórias discretas e sua relação com intersecção de eventos. Distribuição Binomial, Hipergeométrica e Poisson. Variáveis aleatórias contínuas e distribuiçao normal. Intervalo de confiança para média e proporção de amostras grandes e pequenas. Estimativa de erro. Teste de hipóteses para a média e a proporção de amostras grandes e pequenas. P-valor.

Disciplina que aborda os seguintes temas: estatística descritiva: gráfico de barras, gráfico de pizza, dados agrupados e histograma, gráfico de ogiva, gráfico de ramos e folhas, box-plot, média, moda e mediana de dados agrupados e não-agrupados. Teorema de Chebychev. Probabilidade marginal, condicional, da intersecção e da união. Teorema de Bayes e Monty Hall. Variáveis aleatórias discretas e sua relação com intersecção de eventos. Distribuição Binomial, Hipergeométrica e Poisson. Variáveis aleatórias contínuas e distribuiçao normal. Intervalo de confiança para média e proporção de amostras grandes e pequenas. Estimativa de erro. Teste de hipóteses para a média e a proporção de amostras grandes e pequenas. P-valor.

Neste curso você irá aprender conceitos de estatística descritiva e inferencial. é incentivado o uso de Python para a resolução das tarefas e projetos propostos como forma de reforçar o aprendizado.

Continuação da disciplina VIP. Oferecimento no primeiro semestre de 2021

Neste curso você irá aprender conceitos e métodos para a resolução de problemas combinatórios e inteiros através de heurísticas e métodos que escapam de mínimos locais (meta-heurísticas). Esses métodos podem ser aplicados em problemas como transporte, localização e criação de um portfólio de investimentos. 

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios de estatística aplicados em problemas de decisão nas organizações. Além disso, todos os exemplos e exercícios irão empregar código em Python. Python é a linguagem mais indicada se começar a entender e resolver problemas de ciência de dados e aprendizado de máquina.

Neste curso você irá entender os conceitos e definições importantes para poder aplicar simulação a eventos discretos em problemas reais. Simulação é um dos 9 pilares da Indústria 4.0. Ela é imprescindível para amparar a análise dos impactos que a adoção de novas tecnologias podem ter em qualquer sistema produtivo.

Este não é apenas mais um curso de Python. Ele é curso de Python para você perder o medo de programar, pois utiliza um ambiente livre, gratuito e amigável do Google Colab. Nesse ambiente criar um programa em Python é como criar um novo documento no Google Drive. Mas, não pense que o curso só terá material básico. Tem também projetos que ensinam a fazer gráficos, varredura de dados de páginas e arquivos da internet e mapas geo-referenciados.

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios de pesquisa operacional em problemas reais. Além disso, todos os exemplos e exercícios irão empregar softwares gratuitos e livres. 

A disciplina de projetos integrados verticalmente tem por objetivo propor projetos que misturam pesquisa e empreendedorismo em projetos para resolver problemas da sociedade e de empresas. Esta disciplina faz parte de uma iniciativa de um consórcio internacional de universidades lideradas pela Georgia Tech University,

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios de cálculo aplicados em problemas reais. Além disso, todos os exemplos e exercícios irão empregar código em Python. 

Continuação da disciplina VIP. Oferecimento no segundo semestre de 2020

Disciplina que aborda os seguintes temas: erros de arredondamento, métodos para encontrar zeros de funções, resolução de sistemas lineares, interpolação, métodos dos quadrados mínimos, métodos numéricos para EDOs.

Playlist com entrevistas e aulas sobre Indústria 4.0 e aplicações

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios da linguagem C. Se você nunca soube o que é uma alocação de memória e as alegrias que ocorrem ao se fazer um maloc sem free, então, esse curso é para você. 

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios da linguagem Java. Uma das mais utilizadas no mundo.

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios de Cálculo I aplicados em problemas reais. 

Neste curso você irá aprender conceitos e exercícios de Matlab. É uma linguagem muito boa para a resolução de diversos problemas matemáticos. 

Este minicurso irá fornecer uma avaliação de artigos e metodologias para a adequada estruturação matemática e computacional das operações logísticas em portos.

Neste curso você irá aprender conceitos e métodos para a resolução de problemas combinatórios e inteiros através de heurísticas e métodos que escapam de mínimos locais (meta-heurísticas).