DC-UFRPE/Licenciatura Plena em Computação/Disciplinas Optativas/Aprendizagem de Máquinas

Programa da Disciplina

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Nome: Aprendizagem de Máquina Código: 14719
Departamento: Departamento de Computação Área: Ciência da Computação
Carga-horária total: 60 horas Créditos: 4
Carga-horária semanal: 4 horas (teóricas: 2; práticas: 2; EAD*: 0)

Ementa:

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Introdução a IA. Captura e pré-processamento de dados. Aprendizagem de Máquina: Métodos Baseados em Distância, Método Baseados em Busca, Métodos Estatísticos, Agrupamento, Combinação de Classificadores. Métodos de Avaliação. Reconhecimento de Padrões.

Prática como componente curricular (30h):

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Não possui.

Objetivos:

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Fornecer uma ampla introdução à aprendizagem de máquina e reconhecimento de padrões. O curso também abordará recentes aplicações de aprendizado de máquinas, como mineração de dados, bioinformática, visão computacional e processamento de texto e dados na web.

Conteúdo Programático

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Turmas

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Bibliografia básica:

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  1. Russel, Stuart J.; Norving, Peter. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed. New Jersey: Prentice - Hall, 2010. xviii, 1132 p. ISBN 9780136042594 (enc.).
  2. Carvalho, André. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC. 394 p. 2011.
  3. Theodoridis, Sergios; Konstantinos, Koutroumbas. Pattern recognition. 4th ed. Burlington, Mass.: Elsevier, 2009

Bibliografia complementar:

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  1. Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer,, 738 p. 2006.
  2. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2. ed., Willey, 2000.
  3. Mitchell, T. Machine Learning. [S.l.]: McGraw Hill, 1997.
  4. Witten, I. H; Frank, Eibe; Hall, Mark A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, MA: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2011.
  5. Coppin, B. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2010