Atividade

107465 - Aprendizado de Máquina

Período da turma: 15/07/2023 a 16/09/2023

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Descrição: Objetivos:

Fornecer aos alunos os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado de máquina. Ilustrar os tópicos abordados com exemplos práticos e cenários realistas.

Ementa:
1 - Métodos de classificação: Classificador Bayesiano, Naive Bayes
2 - Métodos de classificação: árvores de decisão, regressão logística
3 - Modelos de regressão, Regressão Bayesiana, regularização
4 - Avaliação de classificadores
5 - Seleção e ajusta de modelos
6 - Técnicas baseadas em comitês, florestas aleatórias
7 - Agrupamento de dados
8 - Ciência das redes: redes complexas e aplicações


Referências:
1. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
2. Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012
3. Ethem Alpaydin. Introduction to Machine Learning, Second Edition” (http://cs.du.edu/~mitchell/mario_books/Introduction_to_Machine_Learning_-_2e_-_Ethem_Alpaydin.pdf)

Carga Horária:

40 horas
Tipo: Obrigatória
Vagas oferecidas: 320
 
Ministrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho


 
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Créditos
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