Minicursos
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- Minicurso: IA - Você vai dominar o mundo!;
- Minicurso: Do Pré-processamento à API: Um Guia Prático do Uso do tidymodels em Aprendizagem de Máquina.
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Prazo para inscrição: 20/10/2026.
Minicursos
Minicurso 1: Kaique Souza (Grupo HP)
https://www.linkedin.com/in/ka%C3%ADqueferreira23/
https://br.linkedin.com/company/gestaosian
Título: IA: VOCÊ vai dominar o mundo!
O minicurso "IA: VOCÊ vai dominar o mundo!" apresenta, de forma prática e sem pré-requisitos de programação, os conceitos e métodos para usar ferramentas de inteligência artificial generativa com eficiência, qualidade e segurança no trabalho com dados. O título é uma provocação: o diferencial não está na ferramenta, mas em quem sabe conduzi-la.
O primeiro encontro trata dos fundamentos: modelo, token, prompt e contexto, e como esses elementos determinam o custo e a qualidade das respostas. São discutidos a escolha do modelo pela tarefa, a estrutura de um bom prompt, a organização do contexto e os limites da ferramenta, em especial a alucinação, que é um risco particular para quem trabalha com números.
O segundo encontro aborda trabalhos de maior porte e agentes de IA, sistemas que executam tarefas em vez de apenas responder. São apresentados o desenvolvimento guiado por especificação, o registro de decisões (ADR), a base de conhecimento, skills, conectores via Model Context Protocol (MCP), a coordenação de múltiplos agentes e os mecanismos de controle (harness e guardrails) que permitem a eles operar com autonomia e segurança.
Os conceitos são desenvolvidos por meio de um caso guiado, um trabalho de conclusão de curso em Estatística, e reunidos ao final em uma arquitetura única. A abordagem vale para ChatGPT, Gemini, Claude e assistentes similares.
O minicurso é destinado a graduandos em Estatística e áreas afins e a interessados em incorporar a IA à rotina acadêmica e profissional.
Minicurso 2: Pedro Rafael Marinho Diniz (UFPB)
Título: Do Pré-processamento à API: Um Guia Prático do Uso do tidymodels em Aprendizagem de Máquina
O tutorial "Do Pré-processamento à API: Um Guia Prático do Uso do tidymodels em Aprendizagem de Máquina" percorre o ciclo completo de modelagem preditiva em R, da preparação dos dados até a disponibilização do modelo treinado como serviço. O foco recai sobre a ferramenta, e não sobre a teoria dos algoritmos: os modelos são comentados na medida necessária para sustentar a prática. A parte conceitual revisa aprendizagem supervisionada, função de perda, risco preditivo e as condições sob as quais o erro quadrático médio é um estimador legítimo desse risco, justificando por que dados de treino não servem para avaliação. Em seguida, são tratadas as estratégias de divisão amostral, validação cruzada e tunagem de hiperparâmetros, com uso do pacote future para paralelizar as etapas independentes. A demonstração prática articula os pacotes do framework, incluindo rsample para reamostragem, recipes para pré-processamento, parsnip e workflows para especificação e ajuste, tune para otimização e yardstick para as métricas de regressão e classificação. Exemplos completos mostram como comparar modelos sob uma sintaxe unificada e selecionar a configuração final. A etapa de implantação fecha o percurso, com a construção de uma API a partir do workflow ajustado, empacotamento com vetiver e plumber e containerização via Docker. O público-alvo são discentes de graduação em Estatística e demais interessados em levar um modelo do script ao ambiente de produção. Ao final, espera-se que o participante consiga treinar, avaliar e servir um modelo de forma reprodutível e escalável.