Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Manter a arquitetura da rede fixa e elevar drasticamente a acurácia corrigindo rótulos ruidosos (Cleanlab / Confident Learning), balanceando subgrupos raros e aplicando aumento de dados estruturado.</p>

Célula 05: Engenharia de Dados Centrada em IA (Data-Centric AI — Andrew Ng): Curadoria, Rotulagem Programática, Confident Learning e Dados Sintéticos

Objetivo de Aprendizagem: Manter a arquitetura da rede fixa e elevar drasticamente a acurácia corrigindo rótulos ruidosos (Cleanlab / Confident Learning), balanceando subgrupos raros e aplicando aumento de dados estruturado.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Engenharia de Redes Neurais Profundas (PyTorch, CNNs/ViT, Transformers e Data-Centric AI), o domínio de 'Engenharia de Dados Centrada em IA (Data-Centric AI — Andrew Ng): Curadoria, Rotulagem Programática, Confident Learning e Dados Sintéticos' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Manter a arquitetura da rede fixa e elevar drasticamente a...