Ementa:
Definição e conceitos básicos de aprendizado de máquinas; regressão linear e logística; redes neurais e aprendizado profundo; SVM e métodos com kernel; árvores de decisão; ensembles e florestas aleatórias; métodos estatísticos clássicos; aprendizado não supervisionado: agrupamento e redução de dimensionalidade; detecção de anomalias; sistemas de recomendação; tópicos do estado-da-arte; aspectos práticos e computacionais; fundamentos matemáticos: dimensão VC e PAC-learning.
Número mínimo de alunos: 8
Idioma de oferecimento: Português
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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| 07:00 | ||||||
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| 09:00 | ||||||
| 10:00 | ||||||
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| 12:00 | ||||||
| 13:00 | ||||||
| 14:00 | ||||||
| 15:00 | ||||||
| 16:00 | A - CB10 | A - CB10 | ||||
| 17:00 | A - CB10 | A - CB10 | ||||
| 18:00 | ||||||
| 19:00 | ||||||
| 20:00 | ||||||
| 21:00 | ||||||
| 22:00 | ||||||
| 23:00 |