Professor Instrutor Em Deep Learning E Aprendizado Por Reforço

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Cargo:

Professor instrutor em deep learning e aprendizado por reforço – SAO PAULO

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia Elétrica ou áreas relacionadas.
• Mestrado ou doutorado em Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural ou campos correlatos.
• Ministrar aulas sobre sistemas de aprendizado por reforço para tomada de decisão sequencial.
• Explicar e demonstrar o uso de algoritmos de RL (Reinforcement Learning), incluindo aprendizado por diferença temporal (TD), métodos Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, gradientes de política, Dyna, entre outros.
• Ajudar os alunos a formalizar tarefas como problemas de aprendizado por reforço e iniciar a implementação de soluções.
• Integrar o RL dentro do contexto mais amplo de aprendizado de máquina, mostrando como ele complementa o aprendizado profundo, supervisionado e não supervisionado.
• Ensinar a formalização de problemas como Processos de Decisão de Markov (MDP).
• Abordar métodos de exploração e o trade-off exploração/exploração.
• Ensinar funções de valor como ferramentas para tomada de decisão ótima.
• Implementar programação dinâmica como uma abordagem eficiente para problemas de controle industrial.
• Demonstrar a implementação de métodos de aprendizado por reforço baseados em experiência prática, sem necessidade de conhecimento prévio das dinâmicas do ambiente.
• Demonstrar como criar ambientes de simulação para que os agentes possam ser treinados considerando casos de projetos que não se apliquem aos ambiente prontos, tais como os da OpenAI.
• Experiência em aprendizado de máquina, deep learning, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).
• Habilidade no desenvolvimento de algoritmos de visão computacional, incluindo detecção de objetos, segmentação de imagem e reconhecimento de padrões.
• Competência em processamento de linguagem natural, abrangendo tarefas como análise de sentimentos, tradução automática, chatbots e extração de informações.
• Proficiência em frameworks populares de deep learning, como TensorFlow, PyTorch e Keras.

• Atuar como facilitador e líder para o desenvolvimento técnico e comportamental da turma de alunos.
• Lecionar conteúdos da área de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
• Elaborar planos de aula e questões de prova.
• Desenvolver aulas no modelo PBL (Project-Based Learning) com práticas ativas de ensino-aprendizagem.
• Fazer curadoria de materiais de estudo.
• Promover a revisão e manutenção da estrutura curricular do curso.
• Realizar avaliações formativas individuais para acompanhar o desempenho dos alunos durante o projeto, fornecendo feedback construtivo e específico para apoiar seu crescimento e aprendizado, sempre destacando pontos fortes e áreas de melhoria e incentivando a autorreflexão.

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