Publicação em Diário da República: Despacho n.º 8956/2023 - 31/08/2023
8 ECTS; 1º Ano, Anual, 28,0 T + 28,0 TP + 4,0 S , Cód. 393213.
Docente(s)
- Sandra Maria Gonçalves Vilas Boas Jardim (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável
Objetivos
A. Conhecer os princípios de base, os fundamentos matemáticos e os domínios de aplicação de modelos e técnicas de aprendizagem automática.
B. Compreender os pontos fortes e fracos dos diferentes algoritmos consoante os domínios da aplicação
C. Identificar situações de sobre aprendizagem e aplicar técnicas de regularização e validação cruzada para as minorar
D. Saber combinar ou modificar elementos chave de técnicas de aprendizagem automática para projetar novos algoritmos
E. Desenvolver e aplicar algoritmos de aprendizagem automática a problemas concretos, e avaliar e comparar o desempenho dos métodos utilizados
Programa
1. Introdução: O papel da Matemática na teoria e prática da aprendizagem automática
2. Modelos de regressão
3. Modelos de classificação
4. Enviesamento, variância, sobre- e sub-aprendizagem
5. Lidar com grande número de características
6. Métodos paramétricos
7. Regularização
8. Abordagem de fronteira: Máquinas de vetores de suporte
9. Aplicações
Metodologia de avaliação
Em todas as épocas de avaliação são aplicados os seguintes métodos e critérios de avaliação:
- Teste escrito (T), com um peso de 40% da classificação final
- Trabalho prático (TP), com um peso de 60% da classificação final
Em cada componente de avaliação o estudante deve obter uma classificação igual ou superior a 8 valores (classificação mínima para aprovação à UC)
Classificação Final (CF) = 0.4 * T + 0.6 * TP
O estudante obtém aprovação à UC caso a classificação final seja igual ou superior a 9,5 valores.
Bibliografia
- Matloff, N. (2024). The Art of Machine Learning. (Vol. 1). (pp. 1-272). USA: No Starch Press
Método de Ensino
As aulas destinam-se à apresentação dos conteúdos programáticos e de exemplos práticos. Os tópicos principais são igualmente explorados através da realização de exercícios e de trabalhos
práticos baseados em computador.
Software utilizado nas aulas
Google colab
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
