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Minicursos SINAPE 2026

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MC1 - Introdução ao Machine Learning e Aprendizagem Estatística

· Ministrantes: Profª. Taiane Schaedler Prass (UFRGS) & Prof. Guilherme Pumi (UFRGS)
Taiane Schaedler Prass
Taiane Schaedler Prass
Ministrante
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Lattes
Guilherme Pumi
Guilherme Pumi
Ministrante
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Lattes
Público alvo:

Estudantes de graduação e pós-graduação, docentes, profissionais de análise de dados, e interessados em estatística aplicada.

Pré‑requisitos:

Cálculo básico (derivadas, integrais simples) e noções elementares de estatística descritiva. Noções básicas em R.

MC2 - Além dos Grafos: Hipergrafos, Estatística e Machine Learning

· Ministrante: Luiza Tuler Veloso (IME-USP)
Luiza Tuler Veloso
Luiza Tuler Veloso
Ministrante
Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo (IME-USP)
Lattes
Público alvo:

Alunos de mestrado e doutorado em Estatística, Matemática Aplicada, Ciência de Dados e áreas afins. Alunos de graduação em fase avançada também podem se beneficiar do conteúdo.

Pré‑requisitos:

Probabilidade básica; Noções introdutórias de grafos (desejável, mas não obrigatório); Familiaridade geral com modelagem estatística.