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SISB071 - Tópicos em Inteligência Artificial: Aprendizagem de Máquina
2017.2
Professor: Thyago Tenório
Carga Horária: 60h (teórico + prático)
Horário: Terça(15:20 às 18:00)
Ementa:
Introdução à aprendizagem de máquina, conceitos básicos, tipos de aprendizagem, aplicações. Sistemas de aprendizado: dados de treinamento e representação de conceitos. Aprendizado Supervisionado e não Supervisionado. Aprendizado baseado em Instâncias, árvores de decisão, redes neurais, redes Bayesianas, algoritmos genéticos e aprendizado por reforço. Aprendizado de Máquina e a Mineração de Dados.
Bibliografia Básica:
1- Russell & P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 1132 páginas. ISBN 0137903952.
2- T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw–Hill Science/Engineering/Math, 432 páginas, ISBN 0070428077, 1997.
3- Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer; 2nd Edition, 2007
Bibliografia Complementar:
1- Faceli, K.; Lorena, A.C.; Gama, J.; Carvalho, A.C.P.L.F. Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. LTC, 2011.
2- R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork. Pattern Classification, 2nd edition, Wiley-Interscience, 2000. ISBN 0471056693.
3- S. Theodoridis, K. Koutroumbas. Pattern Recognition. Academic Press. 625 páginas, ISBN 0126861404.
Cronograma:
7. Introdução a Sistemas Especialistas (SE)
Materiais:
1. Ementa Tópicos em IA - Aprendizagem por máquina
2. Introdução à Aprendizagem de Máquina e Árvore de Decisão
3. ID3 algorithm - Wikipedia
4. Attribute-Relation File Format (ARFF)
5. Usando o Weka
6. RBC
8. Redes Bayesianas
9. Redes Neurais
Prova AB1
Notas AB1
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10. Fundamentos de Algoritmos Genéticos
11. Aprendizagem Não Supervisionada (Clusterização + K-means)
12. Aprendizagem Não Supervisionada (DBScan)
Seminários:
Tema 1: Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados com foco em Robótica. Equipe: Ítalo
Tema 2: Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados com foco em negócio. Equipe: Dalmaris
Data: 24/04/2018
Tempo Limite: até 1h 30min total (apresentação + debates)
- Notas Seminário IA
Prova AB2
- Notas AB2
Exercícios:
Exercício Weka
Exercício Incerteza
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