Tópicos em Ciência de Dados

Organização e Visão Geral

Pontifícia Universidade Católica de Campinas

Prof. Dr. Denis M. L. Martins

O que você espera desta disciplina?

Objetivo da Disciplina

Explorar e compreender tópicos emergentes na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

• Fornecer uma compreensão aprofundada das últimas tendências, desafios e oportunidades.
• Atualizar o conhecimento adquirido em disciplinas básicas da graduação.

Foco da disciplina

• LLMs e suas aplicações.
  • RAG
  • GraphRAG
  • LLM-as-judge
  • ...
• Oportunidade para incluir outros tópicos (ver a seguir).

The evolutionary tree of modern LLMs via https://arxiv.org/abs/2304.13712.

Metodologia

• Primeira parte: Fundamentos Teóricos.
  • Aulas expositivas e tutoriais hands-on
  • Período: Agosto e Setembro.
• Segunda parte: Seminários e Projetos.
  • Apresentação e discussão de artigo científico relevante da literatura atual sobre LLMs (NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, ICDM, ACL, EMNLP).
  • Projeto prático de implementação
  • Período: Outubro e Novembro.

Avaliação

Foco no processo e não no produto final.

• Cálculo da Média Final (MF): MF = 0.3 * NT + 0.4 * NS + 0.3 * NP
• Prova de Recuperação: Se MF < 5.0, então: MF = (MF+REC)/2

O que esperar?

• Conteúdo de Ponta: Abordaremos temas atuais e relevantes, frequentemente discutidos em conferências internacionais e artigos científicos.
• Discussões Dinâmicas: A sala de aula será um espaço para debates acalorados, troca de ideias e aprofundamento do conhecimento.
• Projetos Práticos: Colocaremos seus conhecimentos em prática através de projetos desafiadores.
• Pensamento Crítico: Desenvolveremos sua capacidade de analisar criticamente as novas tecnologias, avaliar seus impactos éticos e sociais, e tomar decisões informadas sobre como utilizá-las de forma responsável.

Bibliografia Básica

Deep learning book: https://www.deeplearningbook.org/
The Little Book of Deep Learning: https://fleuret.org/francois/lbdl.html
Mathematics of Machine Learning: https://mml-book.github.io/
Build a Large Language Model (From Scratch): https://sebastianraschka.com/books/

Bibliografia Complementar

A bibliografia específica para cada tópico será fornecida ao longo do semestre.

• Artigos científicos publicados em conferências e periódicos relevantes (NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR).
• Livros e tutoriais online sobre os tópicos abordados.
• Blogs e sites especializados em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Contexto da Disciplina

Trabalhabilidade > Empregabilidade

"In the next five years, 170 million jobs are projected to be created and 92 million jobs to be displaced (...)." - The Future of Jobs - Report 2025, WEF.

Como se preparar para posições de trabalho que ainda não existem?

Contexto da Disciplina (cont.)

"Hiring new people with skills to design AI tools and enhancements appropriate for the organization-specific skills" - The Future of Jobs - Report 2025, WEF.

Dúvidas e Discussão