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Fundamentos de Recuperação de Informação

Cód. FURECIN
CategoriaCiências Exatas e Tecnologias
Descubra como as informações são organizadas e recuperadas de forma eficiente em sistemas modernos.
  • Duração: 25 horas
  • Esforço: 25 horas
  • Ritmo: Ao ritmo do estudante
  • Idiomas: Português
imagem de capa do curso
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O que vai aprender

  • Compreender os fundamentos e a importância da Recuperação de Informação em sistemas computacionais. 

  • Diferenciar modelos de Recuperação de Informação, como o vetorial, booleano e probabilístico 

  • Estruturar dados para otimizar a recuperação de informações, utilizando técnicas de indexação e ranking. 

  • Explorar algoritmos e técnicas de pesquisa, incluindo PageRank e métodos de personalização de resultados como sistemas de recomendação. 

  • Implementar e avaliar sistemas básicos de recuperação de informação e recuperação de documentos. 

Descrição

Com o crescimento exponencial de dados digitais, surge a necessidade de técnicas eficientes para localizar informações relevantes de forma precisa e rápida. Este curso explora conceitos essenciais, como modelos de recuperação (vetorial, booleano e probabilístico), algoritmos de indexação, ranking de documentos e métricas de desempenho. Além de entender os princípios teóricos, aprenderá a implementar e avaliar sistemas básicos de pesquisa, aplicando metodologias de avaliação e análise de relevância. Este conhecimento é fundamental para enfrentar os desafios de recuperação de dados em áreas como bibliotecas digitais, motores de pesquisa e plataformas de recomendação. 

Formato

O curso encontra-se organizado em 3 módulos, oferecendo uma introdução abrangente aos sistemas de pesquisa e recuperação de dados em grandes volumes de informação. No final de cada módulo, deve realizar um teste de escolha múltipla, com um peso de 40% na nota final.  

No final do curso, deve ainda realizar um teste final, de forma a verificar a compreensão global dos conteúdos, com um peso de 60% na nota final.  

Avaliação e certificação

Para obter o certificado de participação, é necessário ter uma nota igual ou superior a 60%. 

Plano de curso

Módulo 1. Modelos, Representações e Relevância
Módulo 2. Recuperação de Informação interativa e centrada no utilizador
Módulo 3. Recuperação de Informação moderna: Modelos Neuronais e Procura

Equipa do curso

Márcia Barros

Categorias

Professora Auxiliar do Departamento de Informática da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Organizações

Universidade de Lisboa

Desenho Instrucional

Licença

Licença para o conteúdo do curso

Atribuição-NãoComercial-SemDerivações

Você tem o direito de:

  • Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato

De acordo com os termos seguintes:

  • Atribuição — Você deve atribuir o devido crédito, fornecer um link para a licença, e indicar se foram feitas alterações. Você pode fazê-lo de qualquer forma razoável, mas não de uma forma que sugira que o licenciante o apoia ou aprova o seu uso.
  • NãoComercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.
  • SemDerivações — Se você remixar, transformar, ou criar a partir domaterial, não pode distribuir o material modificado.
Programa de Recuperação e Resiliência República Portuguesa - Educação, Ciência e Inovação Financiado pela União Europeia - NextGenerationEU Compete 2020 Portugal 2020 União Europeia - Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional União Europeia - Fundo Social Europeu
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