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Would you like to know what machine learning is, but don't know where to start? Would you like to learn about the societal challenges of machine learning? Then, this course is for you!
This hands-on course in Machine Learning, Maths and Ethics, teaches you about the foundations of Machine Learning in an intuitive way. It has a heavy focus on exercises and examples of its applications. The course allows you to develop practical skills to build algorithms and stimulate critical thinking on the ethics of machine learning models.
Although the fields of computer science, artificial intelligence and machine learning are changing the world, the truth is that girls and women are still underrepresented in these fields. We prepared this online course, following the guidelines of FOSTWOM Erasmus+ project to develop MOOCs according to a gender conscious perspective in narratives, in the language, and in the use of images. Thus, we expect this MOOC to be a meaningful learning opportunity to empower young people, especially young women to follow these areas of expertise.
A project by:
Are you going to miss the opportunity to learn about a technology that is transforming the world?
Young people, especially young women, curious to know how algorithms work, which models can be build with the help of machine learning, their advantages and limitations. Main goals.
This online course has no special prerequisites. It assumes that participants have attended secondary school.
To participate in this online course you don't need to have any previous programming experience. You are going to use a free access software: Google Colab, which allows you to write and execute Python in your browser.
Moreover, all the contents of the MOOC are free of charge, completely online and are in English and most of them also in Portuguese.
Course materials will remain available to all enrolled users after the end of the current edition, so they can return to content later.
The specific content of Machine Learning, Maths and Ethics: Hands-on is structured in five modules:
Throughout these topics you will learn:
How you are going to work in supervised learning models The four steps of the standard process of building models that we consider are: Data preparation, data exploration, model training, model evaluation.
Hands-on resources for each step:
Additional notebooks resources:
Additionally, for each step of the standard process of building models, you can find challenges to check your acquired skills and level of autonomy with the content at hand. They are in the form of partially solved exercises and open exercises and don’t count for grading. This is for what is called self-regulated learning. We encourage you to use MOOC's Discussion forum to post your questions and remarks.
How you are going to look at supervised learning models You will be challenged to reflect on the mathematical foundations, the history of algorithm development and current challenges of supervised learning models.
At the end of each content module, sometimes also in the middle, in a total of seven, there are graded Quizzes with multiple choice problems, check boxes, numerical input, etc. Each quiz accounts for an equal percentage of the final grade. Participants with a final score equal or greater than 60% will receive a completion certificate (without reference of the final grade).
Co-founder of TreeTree2.
PhD in 'A New Approach for the Maintenance Management of Transport Infrastructures using Machine Learning' at Instituto Superior Técnico.
Masters degree in Civil Engineering, Structures' branch, at Instituto Superior Técnico.
Received her diploma in Physics-Mathematics Sciences from the University of Moscow, and the MSc and PhD degrees in Applied Mathematics from Técnico, where she started teaching in 1987, first at the Department of Physics and, from 1993 on, at the department of Mathematics.
The area of her research is Operator Theory and Functional Analysis with applications, and also works on pedagogical issues, namely developing e-learning resources for projects in Mathematics.
She spends most of her free time in activities related to dance, presently practicing sevillanas and flamenco.
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Gostarias de saber o que é Aprendizagem Automática (Machine Learning), ou Aprendizado Máquina (em Português do Brasil), mas não sabes por onde começar? Gostarias de saber quais são os desafios sociais da Aprendizagem Automática, ou aprendizado de máquina? Então, este curso é para ti/você!
Nesta edição bilingue (Português/Inglês),irás umas vezes encontrar os textos em Português de Portugal, outras em português do Brasil.
Este curso prático de Aprendizagem Automática/Aprendizado de Máquina, Matemática e Ética, designado originalmente "Machine Learning, Maths & Ethics: Hands-on", explica os fundamentos de Aprendizagem Automática/Aprendizado de Máquina de maneira intuitiva. Tem um foco principal em exercícios e exemplos das suas aplicações. O curso permite desenvolver habilidades práticas para construir algoritmos e estimular o pensamento crítico sobre a ética dos modelos de Aprendizagem Automática/Aprendizado de Máquina.
Embora os campos da ciência da computação, inteligência artificial e aprendizagem automática/aprendizado de máquina estejam a mudar o mundo, a verdade é que mulheres jovens ainda estão sub-representadas nesses campos. Preparámos este curso online, seguindo um guia do projeto FOSTWOM Erasmus+, em que se encontram diretivas para desenvolver MOOC balanceados numa perspectiva de género, tanto nas narrativas, como no uso da linguagem e imagens inclusivas de género. Por tudo isto, esperamos que este MOOC seja uma oportunidade de aprendizagem significativa para capacitar jovens, especialmente mulheres jovens, a seguir essas áreas de especialização.
Vais perder a oportunidade de conhecer uma tecnologia que está a transformar o mundo?
A project by:
Jovens, principalmente mulheres jovens, pessoas curiosas para saber como funcionam os algoritmos e quais os modelos que podem ser construídos com a ajuda da Aprendizagem Automática/Aprendizado de Máquina, suas vantagens e limitações.
Este curso online não tem pré-requisitos especiais. Assume-se que quem se inscreve tenha frequentado o ensino secundário.
Para participar neste curso online não é preciso ter nenhuma experiência anterior em programação. Irás usar um software de acesso gratuito: o Google Colab, que permite escrever e executar Python no seu ambiente de trabalho.
Além disso, todo o conteúdo do MOOC é gratuito, totalmente online e está também em inglês, com tradução para português (Portugal/Brasil).
Os materiais do curso permanecerão disponíveis para quem se inscreve após o final da presente edição, para que possam voltar ao conteúdo posteriormente sempre que quiserem.
O conteúdo específico de "Machine Learning, Maths & Ethics: Hands-on" está estruturado em cinco módulos:
Ao longo desses tópicos, você aprenderá:
Como você vai trabalhar em modelos de aprendizado supervisionado, as quatro etapas do processo padrão de construção de modelos que consideramos são: Preparação de dados, exploração de dados, treinamento de modelos, avaliação de modelos.
Recursos práticos para cada etapa:
Recursos adicionais de notebooks:
Além disso, para cada etapa do processo padrão de construção de modelos, você pode encontrar desafios para verificar suas habilidades adquiridas e seu nível de autonomia com o conteúdo em mãos. Eles estão na forma de exercícios parcialmente resolvidos e exercícios abertos e não contam para classificação. Isto é para o que é chamado de aprendizagem autorregulada. Nós encorajamos você a usar o fórum de discussão do MOOC para postar suas perguntas e comentários e aproveitar ao máximo a experiência de aprendizado.
Como você vai olhar para os modelos de aprendizagem supervisionada, você vai refletir sobre os fundamentos matemáticos, a história do desenvolvimento de algoritmos e os desafios atuais dos modelos de aprendizagem supervisionada.
Ao final de cada módulo de conteúdo, por vezes também a meio de um tópico, podem encontrar Quizzes com problemas de múltipla escolha, caixas de seleção, entrada numérica, etc. Cada quiz representa 25% da nota final. Participantes com nota final igual ou superior a 60% receberão um certificado de conclusão (sem referência da nota final).
Co-fundador da TreeTree2.
PhD em 'Uma Nova Abordagem para a Gestão da Manutenção de Infraestruturas de Transporte utilizando Machine Learning' no Instituto Superior Técnico.
Mestrado em Engenharia Civil, Ramo de Estruturas, no Instituto Superior Técnico.
Recebeu o seu diploma em Ciências Físico-Matemáticas pela Universidade de Moscovo, e o mestrado e doutoramento em Matemática Aplicada pelo Técnico Lisboa, onde começou a lecionar em 1987, primeiro no Departamento de Física e, a partir de 1993, no departamento de Matemática .
A sua área de investigação é Teoria de Operadores e Análise Funcional com Aplicações, e trabalha também em questões pedagógicas, nomeadamente no desenvolvimento de recursos de e-learning para projetos em Matemática.
Passa a maior parte do seu tempo livre em atividades relacionadas com a dança, atualmente praticando flamenco e castanholas de concerto.