Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> A métrica de Fisher-Rao, transporte paralelo, curvatura de variedades de probabilidade, e técnicas de redução geométrica não linear (t-SNE e UMAP).</p>

Célula 03: Geometria da Informação e Aprendizado em Variedades (Manifold Learning)

Objetivo de Aprendizagem: A métrica de Fisher-Rao, transporte paralelo, curvatura de variedades de probabilidade, e técnicas de redução geométrica não linear (t-SNE e UMAP).

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Master Internacional em Álgebra Linear, Geometria e IA, o domínio de 'Geometria da Informação e Aprendizado em Variedades (Manifold Learning)' 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: A métrica de Fisher-Rao, transporte paralelo, curvatura de variedades de probabilidade, e técnicas de redução geométrica não linear (t-SNE e UMAP).

2. Instrumentos Técnicos, Indicadores e Contexto Brasileiro

Metodologia, Ferramentas e Aplicação no Brasil: A op...