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Objetivos:
Introduzir os conceitos básicos referentes à área de Aprendizado de Máquina, ferramentas, avanços recentes e discutir aplicações.
Horário:
Segundas e Quartas - 15:00h às 17:00h (2024/2)
Ementa:
Conceitos básicos de Aprendizado,
Teoria de Decisão Bayesiana
Modelos de Regressão e Classificação
Avaliação de Experimentos
Seleção e Extração de Atributos
Análise de Agrupamentos
Bibliografia Principal:
Alpaydin, E. Introduction to Machine Learning. 4rd ed. The MIT Press. 2020
Theodoridis, S. Pattern Recognition, 4th ed, Academic Press, 2009.
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning, 1st ed., Springer, 2006.
Critério Final de Avaliação:
2 provas + proposta de artigo + trabalho final (artigo científico) + apresentação do trabalho final.
Datas Importantes:
Início atividades: 25/09/2023
Provas:
Primeira Prova (P1): 31/07 05/08
Segunda Prova (P2): 28/08
Entrega de formulário de proposta de artigo: 05/08 07/08
Apresentação de Trabalhos: 09/09/2024.
Entrega do artigo do trabalho da disciplina: 09/07/2024 - Submissão pelo Classroom da disciplina.
Material da Disciplina:
Avisos Importantes:
[15/07/2024] Atualização alguns prazos.
[24/06/2024] Atualização 2024/2.