Minicurso II

MAPEAMENTO DE POTENCIAL HIDROGEOLÓGICO UTILIZANDO ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING

Conteúdo programático:

Métodos de mapeamento de potencial hidrogeológico (data-driven vs knowledge-driven);

Fundamentos de Machine Leaning;

Função logística;

Aquisição e pré-processamento das variáveis preditoras;

Construção do modelo;

Métricas de validação dos resultados.

Carga horária: 16 horas, sendo 4 horas de teoria, 8 horas de pré-processamento das variáveis e 4 horas para criação e validação do modelo de mapeamento;

Número de vagas: 15

Material necessário: notebook com QGIS (versão atualizada), R e Rstudio instalados.