Publicação em Diário da República: Despacho n.º 12419/2016 - 14/10/2016
6 ECTS; 3º Ano, 1º Semestre, 30,0 T + 45,0 TP + 5,0 OT , Cód. 814320.
Docente(s)
- Sandra Maria Gonçalves Vilas Boas Jardim (1)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Conhecimentos adquiridos nas UC de Cálculo, de Matemática Discreta, de Programação e Algoritmia, de Linguagens de Programação.
Objetivos
1. Conhecer os princípios de base, os fundamentos matemáticos e os domínios de aplicação de técnicas de aprendizagem automática.
2. Compreender os pontos fortes e fracos dos diferentes algoritmos consoante os domínios da aplicação
3. Conhecer e saber determinar os principais modelos de aprendizagem e funções de custo associadas
4. Desenvolver e aplicar algoritmos de aprendizagem paramétrica a problemas concretos, e avaliar e comparar o desempenho dos métodos utilizados
Programa
1. Aprendizagem Automática Supervisionada e não Supervisionada
1.2. Aprendizagem supervisionada
1.3. Aprendizagem não supervisionada
2. Modelo e Função de Custo
2.1. Representação do Modelo
2.2. Função de Custo
2.3. previsão da Função de Custo
3. Aprendizagem Paramétrica
3.1. Gradiente Descendente
3.2. Previsão do Gradiente Descendente
Metodologia de avaliação
Teste escrito, com um peso de 40% da classificação final.
Trabalho prático, com um peso de 60% da classificação final.
Bibliografia
- Hart, P. e O. Duda, R. e Stork, D. (2000). Pattern Classification. (Vol. 1). (pp. 1-635). USA: Wiley-Interscience
- Jensen, F. e Nielsen, T. (2007). Bayesian Networks and Decision Graphs (Information Science and Statistics). (Vol. 1). (pp. 1-448). USA: Springer
- Marques, J. (2005). Reconhecimento de Padrões - Métodos Estatísticos e Neuronais. (Vol. 1). (pp. 1-284). Lisboa: IST Press
Método de Ensino
As aulas destinam-se à apresentação dos temas 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
Code Blocks / Visual C; ferramentas de produtividade; plataforma eLearning.
