🎓 Tenho recebido muitas mensagens com dúvidas sobre o nosso curso 𝐅𝐮𝐧𝐝𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐛𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 𝐞 𝐄𝐬𝐭𝐚𝐭𝐢́𝐬𝐭𝐢𝐜𝐚 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐂𝐢𝐞̂𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐃𝐚𝐝𝐨𝐬 📊💻

Para facilitar, organizei todas as informações em um site 🌐, incluindo:
📘 o programa do curso
📚 detalhes sobre bolsas
📝 informações sobre inscrições
🎓 depoimentos de ex-alunos
❓ uma seção de Perguntas Frequentes (FAQ)

🎯 𝗪𝗲𝗯𝘀𝗶𝘁𝗲: https://probest.icmc.usp.br/

Apostila em pdf:
Linear Algebra with Probability,
Oliver Knill

Matemática Básica para Deep Learning (em pdf). Uma revisão rápida e bastante completa.

Matéria sobre nosso curso.

https://www.icmc.usp.br/noticias/7366-icmc-reabre-inscricoes-para-curso-on-line-de-probabilidade-e-estatistica-para-ciencia-de-dados

A Universidade de Stanford lançou uma ferramenta de IA gratuita que escreve relatórios com qualidade da Wikipedia, com 99% de precisão e citações.

Co-STORM
https://storm.genie.stanford.edu/

Novo texto no Medium. Nesse ensaio, discuto como a teoria da probabilidade está por trás dos algoritmos de IA.

https://francisco-rodrigues.medium.com/probabilidade-do-mundo-físico-à-inteligência-artificial-724afc8dba98

Foundations of Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2501.09223

Artigo fundamental para quem trabalha com ML:

Hyperparameter Optimization in Machine Learning

https://arxiv.org/pdf/2410.22854

Livro disponível em pdf:

Design of Experiments (DoE) Material didático da disciplina Quimiometria 1, Edição 2026.

https://zenodo.org/records/18775578

Livro online em pdf:

Lecture Notes for Machine Learning and Data
Science Courses
Information School, University of Washington

https://faculty.washington.edu/otoomet/machineLearning.pdf

Minha palestra na última sexta feira:

Epidemias épicas: como as infecções moldaram a história. E o que a matemática tem a ver com isso?

https://www.youtube.com/watch?v=wiF_wQNhXtM

Lecture Notes for Machine Learning and Data
Science, University of Washington

Dica: Para quem quiser aprender uma linguagem de programação, como Python, sugiro esse site. É uma versão tipo Duolingo para aprender a programar:

https://coddy.tech/

Quais as ideias estatística mais importantes dos últimos 50 anos?

📄 "What are the most important statistical ideas of the past 50 years?" Gelman, A. & Vehtari, A. (2021).

Livro em pdf sobre teoria da informação:

A FIRST COURSE IN INFORMATION THEORY
RAYMOND W. YEUNG
The Chinese University of Hong Kong

Últimos dias para se inscrever:
https://probest.icmc.usp.br/

Lançamento: Finalmente, nosso livro está disponível para vendas.

https://loja.uiclap.com/titulo/ua158988

🚀 Os códigos que usamos em nosso livro estão disponíveis no 𝐆𝐢𝐭𝐡𝐮𝐛.
📚 Quem for estudar o livro, sugiro usar os códigos diretamente:
🐍 https://lnkd.in/g7X5wh37

Para quem quiser conhecer um pouco mais sobre o meu livro, escrevi este texto.

https://medium.com/@francisco-rodrigues/meu-novo-livro-sobre-probabilidade-e-estat%C3%ADstica-teoria-simula%C3%A7%C3%A3o-e-dados-3fe6338ead21

Curso online da Universidade de Harvard:
Introduction to Generative AI
https://generative-ai-course.hks.harvard.edu/1-how-genai-works/class-1

Curso de Python completo oferecido pela USP:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLFE-LjWAAP9Skog9YhRvuNBjWD724c32m