Nome da Atividade
APRENDIZADO DE MÁQUINA
CÓDIGO
1118004
Carga Horária
68 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Unidade responsável
CRÉDITOS
4
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
4
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
Ementa
Introdução ao Aprendizado de Máquina: aplicações, estado-da-arte, exemplos. Aprendizado Supervisionado, Não-supervisionado e por Reforço.
Aprendizado de Conceitos. Árvores de Decisão. Redes Neurais Artificiais.
Aprendizado Bayesiano. Avaliação de hipóteses.
Técnicas de validação de aprendizado Supervisionado.
Aprendizado por Reforço: Q-Learning.
Teoria Computacional do Aprendizado.
Aprendizado de Conceitos. Árvores de Decisão. Redes Neurais Artificiais.
Aprendizado Bayesiano. Avaliação de hipóteses.
Técnicas de validação de aprendizado Supervisionado.
Aprendizado por Reforço: Q-Learning.
Teoria Computacional do Aprendizado.
Objectives
Objetivo Geral:
A disciplina tem como objetivo introduzir os principais conceitos e metodologias de Aprendizado de Máquina, explorando melhores práticas, aplicações, oportunidades e desafios da área.Conteúdo Programático
"1. Introdução ao Aprendizado de Máquina
2. Aprendizado Supervisionado
3. Aprendizado Não-Supervisionado
4. Teoria do Aprendizado Computacional"
2. Aprendizado Supervisionado
3. Aprendizado Não-Supervisionado
4. Teoria do Aprendizado Computacional"
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- MITCHELL, Tom. Machine Learning. McGraw Hill, 1997.
- KEARNS, Michael; VAZIRANI, Umesh. An Introduction to Computational Learning Theory. The MIT Press, 1994.
- RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2009.
Turmas Ofertadas
| Turma | Período | Vagas | Matriculados | Curso / Horários | Professores | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 2024 / 2 | 25 | 27 |
Computação (Doutorado) Computação (Mestrado acadêmico) Horários
|
ULISSES BRISOLARA CORRÊA Professor responsável pela turma |