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Apostila USP 2025 Especialista em Laboratório Inteligência Artificial e Aprendizado Máquina

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Descrição

APOSTILA USP 2025  ESPECIALISTA EM LABORATÓRIO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZADO MÁQUINA

DESCRIÇÃO DO CONCURSO

A Universidade de São Paulo (USP), divulgou a abertura de inscrições para 20 Concursos Públicos, destinados a contratação de 26 profissionais.

DESCRIÇÃO DO MATERIAL

Você está pronto para conquistar sua vaga no concurso público dos seus sonhos? Nossa apostila digital é o material perfeito para a contribuição de seus estudos! Desenvolvida com rigor técnico e qualidade , ela foi criada para atender às suas necessidades com base no edital oficial do concurso .

CARACTERISTICA DO MATERIAL

✅ Formato digital (PDF): Estudo de onde você estiver, pelo celular, tablet ou computador.
✅ Teórico e vitalício: Acesse o conteúdo sempre que precisar, sem prazo de validade.
✅ Atualizada: Baseada no edital de lançamento do concurso, garantindo que você esteja alinhado com o que será cobrado.
✅ Equipe especialista: Material desenvolvido por profissionais experientes em concursos públicos.
✅ Brindes exclusivos: Aproveite recursos adicionais para melhorar ainda mais sua preparação.
✅ Entrega rápida: Após a confirmação de pagamento, você receberá o link para download em até 1 dia útil .

CONTEÚDO DA APOSTILA:

📌 Conhecimentos Básicos: Tudo o que você precisa para acertar nas questões gerais.
📌 Conhecimentos Específicos: Foco total nos conteúdos mais relevantes para o concurso desejado.

IMPORTANTE:

⚠NÃO TRABALHAMOS COM MATERIAL FÍSICO. Toda a entrega é 100% digital para sua conveniência.Garanta agora mesmo a sua apostila e dê o próximo passo rumo à sua aprovação!

🚀Prepare-se com qualidade. Estude com confiança.

COMPOSIÇÃO DO MATERIAL:

1) Português

Interpretação e compreensão de variados tipos de texto; marcas de textualidade (coesão, coerência e intertextualidade); reconhecimento de tipos e gêneros textuais; reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade; emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual; tipos textuais: características específicas de cada tipo; textos literários e não literários; estrutura da frase (operações de deslocamento, substituição, modificação e correção); registros de linguagem; funções da linguagem; elementos dos atos de comunicação; estrutura e formação de palavras; formas de abreviação; classes de palavras; aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; concordância e regência nominal e verbal; modalizadores; semântica (sentido próprio e figurado); antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos; figuras de linguagem; polissemia e ambiguidade; vocabulário (neologismos, arcaísmos, estrangeirismos, latinismos e expressões idiomáticas); ortografia e acentuação; pontuação.

2) Inglês (nível intermediário)

Gramática da língua inglesa: artigos definidos e indefinidos; tempos e modos verbais; preposições; conjunções; pronomes; advérbios; verbos modais; expressões idiomáticas e locuções verbais; comparação; concordância nominal e verbal; formação e classe de palavras; sinonímia e antonímia; relações de subordinação e coordenação; voz ativa e passiva; discurso direto e indireto. Leitura e compreensão de tipos textuais diversos: reconhecimento de informações específicas; capacidade de análise e síntese; inferência; reconhecimento de cognatos e falsos cognatos; significação literal e contextual dos vocábulos e expressões; figuras de linguagem; elementos de coesão e coerência; formação de frases interrogativas e negativas, formulação de pedidos, propostas e sugestões, reescrita e substituição de palavras ou de trechos de texto, reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto; reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.

II. Conhecimentos gerais e atualidades

Espera-se que os(as) candidatos(as) tenham bom conhecimento em língua portuguesa, que será cobrado através de interpretação e análise crítica de textos de diferentes formatos e com temáticas variadas. Esperase também que os(as) candidatos(as) estejam bem informados(as) e situados(as) quanto aos acontecimentos nacionais e internacionais. Para tanto serão cobradas informações e análises de eventos recentes que impactaram o Brasil e o mundo, bem como conhecimentos gerais que abordem, mas não se limitem aos seguintes temas: Política e economia: noções básicas de economia interna e internacional; situação política nacional e internacional. Cultura e sociedade: arte e cultura no Brasil e no mundo; características das sociedades nacionais e relações contemporâneas; desenvolvimento científico e tecnológico mundial; meio ambiente; povos originários; mudanças climáticas; direitos humanos no Brasil e no mundo.

III. Conhecimentos em normativas da USP

Espera-se que os(as) candidatos(as) tenham noções básicas das normativas da USP que permitam a análise e a apresentação de soluções para situações-problema de diferentes naturezas. Em particular, espera-se o conhecimento do Estatuto e do Regimento Geral da Universidade de São Paulo, bem como de seu Código de Ética.

IV. Conhecimentos em matemática

Os(As) candidatos(as) devem compreender conceitos de matemática em nível de Ensino Médio e saber aplicá-los em diferentes contextos que envolvam esses conteúdos. Isso pressupõe o conhecimento da linguagem matemática básica, de seus conceitos e procedimentos fundamentais; o domínio básico de ferramentas matemáticas; a capacidade de raciocínio, sem se limitar à memorização de fórmulas; a capacidade de identificar situações-problema, bem como de selecionar, organizar e tratar os dados necessários para sua resolução, além de interpretar os resultados obtidos.

V. Conhecimentos específicos na Área de Especialidade do Edital

V.1. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquinas

A. Matemática e Estatística avançados

a) Cálculo e Álgebra Linear Funções, limites, derivadas (simples e parciais), máximos e mínimos, integrais. Vetores e matrizes: notação, produto escalar e vetorial, matriz identidade, inversa e transposta, transformações lineares, autovalores e autovetores, normas L1 e L2

b)Probabilidade e Estatística Conceitos de probabilidade, modelos probabilísticos, probabilidade condicional, independência. Variáveis aleatórias, variância, covariância, distribuições contínuas e discretas, distribuições multidimensionais (matriz de covariância). Estatísticas descritivas, teorema do limite central, testes de hipótese, intervalos de confiança. Inferência bayesiana, estimador de máxima verossimilhança, correlação de Pearson, avaliação de outliers (boxplot).

B. Governança, Armazenamento e Processamento de Dados

a) Governança e Privacidade Arquitetura de dados, qualidade, metadados, documentação, segurança. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), descarte seguro de informações sensíveis.

b) Bancos de Dados e Big Data

c) Modelagem e normalização de dados. Bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (MongoDB, etc.). Big data: conceitos, infraestruturas (Hadoop, Spark, Kafka), processamento em larga escala. Bancos de dados na nuvem: requisitos de gestão, categorias, arquitetura.

d) Data Warehousing Data Warehouse, Data Marts, OLTP e OLAP. Modelagem multidimensional, processos ETL (extração, transformação, carga).

e) Data Lake Modelagem e processos ELT (extração, carga, transformação) Criação de pipelines

Visualização e Integração de Dados Ferramentas de visualização: Tableau, Power BI. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados

C. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

a) Conceitos e Algoritmos Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado, por reforço. Algoritmos: regressão, árvores de decisão, SVM, redes neurais, clustering. Técnicas: pré-processamento, redução de dimensionalidade, calibração de hiperparâmetros. Validação de modelos: subajuste, sobreajuste, regularização, métricas de avaliação.

b) Ferramentas e Tecnologias Jupyter Notebook, Visual Studio Code, plataformas de cloud computing para IA.

c) Deep Learning Redes neurais convolucionais (CNNs), recorrentes (RNNs), generativas (GANs). Frameworks: TensorFlow, PyTorch.

d) Processamento de Linguagem Natural (PLN) Técnicas: tokenização, stemming, lematização. Modelos: n-gramas, embeddings, transformers (GPT, BERT). Aplicações: análise de sentimentos, classificação de texto, tradução automática, chatbots.

e) Séries Temporais Conceitos e técnicas para análise de séries temporais.

D.Ciência de Dados

a) Métodos e Técnicas Coleta e integração de dados estruturados e não estruturados. Análise exploratória de dados (EDA), visualização e ferramentas de análise (Python, R). Mineração de dados: classificação, regressão, clustering, descoberta de regras de associação.

b) Infraestrutura e Ferramentas Bibliotecas e frameworks: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras. Ferramentas de orquestração de workflows (Apache Airflow). Conceitos e ferramentas de Business Inteligence; Tableau e PowerBI.

E. Ética e Impacto Social Responsabilidade e transparência em sistemas de IA Análise de viés e mitigação em dados e algoritmos. Desenvolvimento de sistemas IA centrados no usuário e em princípios éticos. Impacto social positivo e negativo da IA em saúde e educação.

F. Desenvolvimento de Software Linguagens de programação: Python (estruturas, manipulação de arquivos), R (tidyverse, caret). Frameworks: Flask, Django. Cloud computing: AWS, GCP, Azure. Versionamento de código: Git. DevOps

V.2. Conhecimentos em boas práticas científicas Programa:

Diretrizes para as atividades científicas. Boas práticas em pesquisa e a prevenção da má conduta acadêmica. Responsabilidades individuais e institucionais na pesquisa.