Dia/horário/Sala: 4a feira das 17:50-21:10 (4T6, 4N1, 4N2,
4N3), sala
CQ201
Dia/horário de permanência: 4a. feira 16:40-17:50
Objetivo: Apresentar conceitos teóricos de Aprendizado de
Máquina e aplicá-los a problemas interessantes de engenharia e computação.
Ementa: Fundamentos de aprendizado de máquina (Machine Learning), métodos de
aprendizado supervisionado para problemas de classificação e regressão,
métodos de aprendizado não-supervisionado para associação, agrupamento,
seleção de atributos e redução de dimensionalidade. Processamento e
classificação de imagens, sinais e textos. Aprendizado por reforço com
algoritmos genéticos para problemas de otimização.
Procedimentos de avaliação: São três procedimentos avaliativos: (a) Exercícios semanais
(
EX ), (b)
Projeto livre ( PL ) e (c) Projeto embarcado ( PE ). O primeiro consiste de exercícios
semanais apresentados em aula acerca dos temas abordados durante o semestre.
O segundo consiste de um projeto de livre escolha, onde o estudante constrói
um conjunto de dados e aplica métodos de aprendizado de máquina para
resolver um problema bem determinado. O terceiro consiste em embarcar um ou
mais métodos de aprendizado de máquina em um hardware microcontrolado e
processar os dados/sinais/imagens adquiridos para resolver um problema de engenharia
específico. Avaliação: NotaFinal = (2*EX + 3*PL +
5*PE)/10
