Unicamp Diretoria Acadêmica

IA048 - Aprendizado de Máquina - 1S/2024 Imprimir

Pós-Graduação

Informações da disciplina

Ementa:

Revisão de probabilidade, estimação e teoria da informação. Conceitos gerais de aprendizado de máquina. Regressão linear. Classificação linear. Redes neurais artificiais. Deep leaming. Máquinas de vetores-suporte. Aprendizado não-supervisionado. Clusterização, modelos de mistura e extração de variáveis latentes. Aprendizado por reforço. Comitês de máquinas. Árvores de decisão e random forest. Computação evolutiva.

Bibliografia:

  •  R.O. Duda, P. E. Han, D. G. Stork, "Paltem Classification”, Wiley-Interscience, 2º ed., 2000.
  •  T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, “The Elements of Statistical Leaming. Data Mining, Inference and Prediction”, Springer, 2º ed., 2009.
  •  CM Bishop, “Pattem Recognition and Machine Leaming”, Springer, 2006.
  •  5. Haykin, "Neural Networks and Leaming Machines”, Prentice Hall, 3º ed., 2008.
  •  E. Alpaydin, “Introduction to Machine Leaming”, MIT Press, 3º ed,, 2014.
  •  5. Raschka, V. Miralili, “Python Machine Leaming", Packt Publishing Ltd., 2º ed. 2017.
  •  A. Géron, "Hands-on Machine Leaming with Scikit-Leam and TensorFlow”, O'Reilly Media, 2017.
  •  | Goodfellow, Y. Bengio, A, Courville, “Deep Leaming", MIT Press, 2016.

Ano de Catálogo: 2024

Créditos: 4

Turma: A Vagas: 45

Número mínimo de alunos: 1

Número de alunos matriculados: 83

Idioma de oferecimento: Português

Tipo Oferecimento: Regular

Local Oferecimento:

Horários/Salas:

  • Terça 14:00 - 16:00 PE11
  • Quinta 14:00 - 16:00 PE11

Docentes:

  • Levy Boccato
  • Romis Ribeiro De Faissol Attux

Reservas:

Não possui reservas.

Horários

Hora Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00 A - PE11 A - PE11
15:00 A - PE11 A - PE11
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00

Compartilhar: