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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto
 
Computação e Matemática
 
Disciplina: 5953016 - Reconhecimento de Padrões
Pattern Recognition

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2020 Desativação:

Objetivos
Apresentar aspectos da teoria e técnicas de Reconhecimento Estatístico de Padrões ou Aprendizado Computacional, como também é conhecida a área.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
775843 - Joaquim Cezar Felipe
1068703 - Luiz Otavio Murta Junior
2369711 - Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio
 
Programa Resumido
1) Revisão de Probabilidades; 2) Teoria Bayesiana de Decisão; 3) Aprendizado de Máquina Supervisionado; 4) Aprendizado de Máquina não-supervisionado; 5) Redução de Dimensionalidade.
 
 
 
Programa
Revisão de Probabilidade e Estatística; Teoria Bayesiana da Decisão; Técnicas não-paramétricas para aferir densidades; Classificação Supervisionada: hiperplanos em problemas linearmente separáveis; Classificação não-Supervisionada: métricas e algoritmos para agrupamento; Redução de Dimensionalidade: PCA (Principal Component Analysis) e ICA (Independent Component Analysis).
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas, aulas com demonstrações computacionais e aulas de exercícios com os estudantes.
Critério
Serão atribuídas notas a exercícios e/ou trabalhos práticos e provas. A nota final será calculada pela média ponderada dessas várias notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.
Norma de Recuperação
Uma prova escrita dentro do prazo regimental. A nota da segunda avaliação será a média aritmética entre a nota da prova de recuperação e a nota final da primeira avaliação. O aluno será aprovado se obtiver nota na segunda avaliação igual ou superior a 5,0 (cinco).
 
Bibliografia
     
1. Richard O. Duda, Peter E. Hurt, David G. Stork. Pattern Classification. John Wiley and Sons. Inc. 
2. Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer
 

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