Exercícios Obrigatórios - Com isto e Seminário Nota Final >= 7

Exercícios  Obrigatórios - Com isto e Seminário Nota Final >= 7

Enviar os exercícios para o e-mail da disciplina.

E-Mail da Disciplina:

biologia.inteligente.10@gmail.com

Colocar no Assunto do e-mail o Nome Completo e Numero do Exercício

Exercício 1 Teórico:

Em quais problemas da Biologia pode se utilizar Ciência de Dados (CD) e Inteligência Artificial (IA) e Bioinformática (B)? A CD, IA e B podem ajudar na empregabilidade e competitividade do Biólogo, são habilidades de mercado? Elaborar uma apresentação com no máximo 12 slides, mínimo 9.

Dead Line: 13/9/2021

 

Exercício 1 Pratico:

Elabore (pesquise na Internet ou invente dados) um exemplo para aplicar teste T de Student, na área de biologia. Faça um gráfico para detectar outliers. Ou fazer um gráfico de uniformidade de processos Prazo: 6/9/2021.

Exercício 2 Pratico: 

Rode a ferramenta analítica Teste T de Student no exemplo do Exercício 1 Pratico. Prazo: 13/9/2021.

Exercício 3 Pratico: Elabore um exemplo para aplicar Regressão Linear Simples em Excel. Prazo 4/10/2021

Exercício 4 Pratico  - Criar um site para colocar seu curriculum, - marketing pessoal. Enviar link para o e-mail de exercícios.

Prazo 4/10/2021

Exercício 5 Pratico  - Criar um blog para colocar os exercícios obrigatórios da LCE 105. Ferramenta importante como habilidade de mercado para o Economista. Enviar link para o e-mail de exercícios.

Prazo 4/10/2021

Exercício 2 Teórico: Explique com analogia ao funcionamento do cérebro, sem matemática e estatística, como funcionam as redes neurais artificiais e o deep learnig, 4 a 6 slides. Prazo 27/9/2021

Exercícios do Ano 2020 - Ano passado

Exercício 2 Teórico:

Em quais problemas da Biologia pode se utilizar Machine Learning (ML)? O ML pode ajudar na empregabilidade e competitividade do Biólogo, são habilidades de mercado? Elaborar uma apresentação com no máximo 7 slides, mínimo 4.

Dead Line: 14/9/2020

Exercício 1 Pratico:

Crie um exemplo na área biológica para utilizar analise de regressão linear simples. Podem ser dados reais ou inventados. Rode esse exemplo no Excel. Interprete os resultados.

Dead Line: 7/9/2020

Exercício 2 Pratico: Instalaro Weka (machine learning) e se cadastra no SAS on demand (SAS estudio). Tudo gratuito.

Dead Line: 7/9/2020

Exercício 3 Pratico:

Crie um exemplo na área biológica para utilizar Teste T de Student. Podem ser dados reais ou inventados. Rode esse exemplo no Excel. Interprete os resultados.

Dead Line: 14/9/2020

Exercício 4 Pratico:

Crie um blog para colocar os exercícios da disciplina LCE0136. Eu (Gabriel) gosto do Blogger, mas pode ser outro.

Dead Line: 14/9/2020

Exercício 5 Pratico:

Crie um exemplo para aplicar Machine Learning para Classificação. Rodar no Weka e checar resultados em SAS. Dead Line: 26/10/2020

Exercício 6 Pratico:

Crie um exemplo para aplicar Machine Learning para Previsão - Regressão. Rodar no Weka. Dead Line: 14/12/2020