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PPGCC010 - APRENDIZAGEM DE MÁQUINA - Turma: 01 (2012.2)

Tópicos Aulas
Introdução a Disciplina (14/08/2012 - 14/08/2012)
Aprendizagem de Máquina (16/08/2012 - 16/08/2012)
MultiLayer Perceptron (21/08/2012 - 21/08/2012)
Redes de Base Radial (23/08/2012 - 23/08/2012)
Máquina de Vetor de Suporte (28/08/2012 - 28/08/2012)
Naive Bayes (30/08/2012 - 30/08/2012)
Máquinas de Comitê (04/09/2012 - 04/09/2012)
C4.5 (06/09/2012 - 11/09/2012)
Algoritmo Levenberg-Marquardt (13/09/2012 - 13/09/2012)
Kohonen (18/09/2012 - 18/09/2012)
SOM (20/09/2012 - 20/09/2012)
Redes de Hopfield (25/09/2012 - 25/09/2012)
PCA (27/09/2012 - 27/09/2012)
CobWeb (02/10/2012 - 02/10/2012)
Agrupamento Hierárquico Divisivo (04/10/2012 - 04/10/2012)
Agrupamento Hierárquico Aglomerativo (09/10/2012 - 11/10/2012)
Fuzzy (16/10/2012 - 16/10/2012)
Aprendizado Neuro-Fuzzy (18/10/2012 - 25/10/2012)
AWFS (30/10/2012 - 30/10/2012)
Wavelets (01/11/2012 - 01/11/2012)
Tópicos em Aprendizagem de Máquina (06/11/2012 - 15/11/2012)
Redes Neurais Bayesianas (20/11/2012 - 22/11/2012)
Agrupamento Conceitual (27/11/2012 - 29/11/2012)
Trabalho Final (04/12/2012 - 04/12/2012)
Trabalho Final (06/12/2012 - 06/12/2012)
Trabalho Final (11/12/2012 - 11/12/2012)
Trabalho Final (13/12/2012 - 13/12/2012)
Frequências da Turma
# Matrícula AGO SET OUT NOV DEZ Total
14 21 23 28 30 04 06 11 13 18 20 25 27 02 04 09 11 16 18 23 25 30 01 06 08 13 20 22 27 29 04 06 11 13
1 201210**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Notas da Turma
# Matrícula Unid. 1 Prova Final Resultado Faltas Situação
1 201210**** 10,0 10.0 0 AM

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Plano de Curso

Nesta página é possível visualizar o plano de curso definido pelo docente para esta turma.

Dados da Disciplina
Ementa: Introdução, Extração de Características, Aprendizagem por Reforço, Aprendizagem de Conceito, Árvores de Decisão, Aprendizagem Baseadas em Instâncias, Aprendizagem Bayesiana, Redes Neurais, Aprendizagem Não-Supervisionada, Algoritmos Genéticos.
Objetivos:
Metodologia de Ensino e Avaliação
Metodologia: Aprendizagem de máquina está relacionada com programas computacionais que melhoram seu desempenho automaticamente através da experiência. Os métodos de aprendizagem de máquina têm sido utilizados em diversas aplicações como veículos autônomos que aprendem a dirigir em vias expressas, reconhecimento da fala, detecção de fraudes em cartões de crédito, estratégias para a construção de jogos, programas de mineração de dados que descobrem regras gerais em grandes bases de dados, etc.
Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: Apresentação de um artigo ao final da disciplina, contemplando uma aplicação prática dos conteúdos abordados na disciplina.
Horário de atendimento:
Bibliografia:
Cronograma de Aulas

Início

Fim

 Descrição
14/08/2012
14/08/2012
Introdução a Disciplina
16/08/2012
16/08/2012
Aprendizagem de Máquina
21/08/2012
21/08/2012
MultiLayer Perceptron
23/08/2012
23/08/2012
Redes de Base Radial
28/08/2012
28/08/2012
Máquina de Vetor de Suporte
30/08/2012
30/08/2012
Naive Bayes
04/09/2012
04/09/2012
Máquinas de Comitê
06/09/2012
11/09/2012
C4.5
13/09/2012
13/09/2012
Algoritmo Levenberg-Marquardt
18/09/2012
18/09/2012
Kohonen
20/09/2012
20/09/2012
SOM
25/09/2012
25/09/2012
Redes de Hopfield
27/09/2012
27/09/2012
PCA
02/10/2012
02/10/2012
CobWeb
04/10/2012
04/10/2012
Agrupamento Hierárquico Divisivo
09/10/2012
11/10/2012
Agrupamento Hierárquico Aglomerativo
16/10/2012
16/10/2012
Fuzzy
18/10/2012
25/10/2012
Aprendizado Neuro-Fuzzy
30/10/2012
30/10/2012
AWFS
01/11/2012
01/11/2012
Wavelets
06/11/2012
15/11/2012
Tópicos em Aprendizagem de Máquina
20/11/2012
22/11/2012
Redes Neurais Bayesianas
27/11/2012
29/11/2012
Agrupamento Conceitual
04/12/2012
04/12/2012
Trabalho Final
06/12/2012
06/12/2012
Trabalho Final
11/12/2012
11/12/2012
Trabalho Final
13/12/2012
13/12/2012
Trabalho Final
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Tipo de material Descrição
Referências Complementares
Tipo de material Descrição
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