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