Aprendizado de Máquina

APRENDIZADO DE MÁQUINA

 

Ministrante: Prof. Dr. João Manuel Portel da Gama – Universidade do Porto – Portugal;
Resp.: Prof. Dr. Andre Carlos P.L. Ferreira de Carvalho e Prof. Dr. Rodrigo F. Mello

 
Objetivos

Apresentar os aspectos fundamentais e principais algoritmos de aprendizado de máquina, que investiga técnicas para desenvolver algoritmos capazes de aprender, ou melhorar seu desempenho, por meio da utilização de exemplos de situações previamente observadas. Serão investigados algoritmos que seguem diferentes paradigmas de aprendizado.

 
Justificativa

Com a expansão na quantidade de dados gerados por instituições públicas e privadas, cresceu também o interesse em extrair conhecimento a partir desses dados. Aprendizado de máquina permite a construção automática de modelos a partir de dados.

 
Conteúdo

Aspectos básicos de Aprendizado de Máquina; Tarefas de aprendizado; Viés indutivo; Aprendizado descritivo; Aprendizado preditivo; Algoritmos de Aprendizado de Máquina; Algoritmos que seguem diferentes paradigmas; Medidas de avaliação; Aplicações de Aprendizado de Máquina; Padrões frequentes, análise de redes sociais, fluxos de dados

 
Bibliografia
  • Faceli, Katti; Lorena, Ana Carolina; Gama, João; de Carvalho, A. C. P. L. F. (2011). Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC.
  • Flach, P. (2012). Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press.
  • Alpaydin, E. (2004). Introduction to Machine Learning. MIT Press. 
  • Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill. 

Última modificação em Quinta, 30 Março 2017 17:47