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Apresentação
Apresentação
Esta UC tem como objetivo conferir competências introdutórias no campo da Aprendizagem automatizada, dotando os alunos de conhecimentos sólidos e estruturados que lhes permitam entender conceitos teóricos e desenvolver código para resolução de problemas práticos de AA.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 6
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT6638-24447
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Introdução à Aprendizagem Automática. Paradigmas de Aprendizagem Automática: Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não-Supervisionada e Aprendizagem por Reforço. Dados Tipos de dados. Medidas de proximidade e medidas de dispersão de dados. Tópicos de normalização e visualização de dados Visualização de Dados por Análise de Componentes Principais Aprendizagem Supervisionada Regressão Árvores de Decisão Redes Neuronais Máquinas de Suporte Vectorial Classificador dos K-Vizinhos mais Próximos Avaliação e comparação de métodos de classificação Ensembles Aprendizagem Não-Supervisionada Métodos de Agrupamento por partição Métodos de Agrupamento Probabilístico Métodos de Agrupamento Difuso por partição Métodos de Agrupamento Hierárquico Avaliação de métodos e de resultados de agrupamento Outros métodos
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Objetivos
Objetivos
Saber Compreender os paradigmas e desafios da área de Aprendizagem Automatizada. Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não-Supervisionda e Aprendizagem por Reforço. Aprender métodos fundamentais e suas aplicações na descoberta de conhecimento orientada aos dados. Dados, selecção de modelos, complexidade de modelos, etc. Compreender vantagens e limitações dos métodos de Aprendizagem Automatizada estudados. Fazer Implementar e adaptar algoritmos de Aprendizagem Automatizada. Modelar experimentalmente dados reais Interpretar e avaliar resultados experimentais. Validar e comparar algoritmos de Aprendizagem Automatizada. Competências Complementares Capacidade de avaliar a adequação dos métodos a dados e aplicações práticas. Capacidade de avaliar criticamente os resultados obtidos. Autonomia para aplicar e aprofundar os conhecimentos na área de Aprendizagem Automatizada.
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
A lecionação é constituída por aulas teórico-práticas. A componente teórica é essencialmente expositiva, sendo a teoria apresentada em conjunto com exemplos concretos. Na componente prática são desenvolvidos e resolvidos problemas práticos ao nível da programação relacionados com a teoria lecionada. Nesta unidade curricular a avaliação inclui os seguintes elementos: Avaliação teórica, sob a forma de teste escrito, exercícios, com peso de 30% na nota final (nota mínima: 9.5 valores). Avaliação prática (projetos/problemas de programação/apresentações), com peso de 70% na nota final (nota mínima: 9.5 valores).
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
T. Mitchell. Machine Learning, McGraw-Hill, 1997. C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
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Avaliação
Avaliação
Descrição
Data limite
Ponderação
Teste de avaliação
21-06-2024
30%
Projeto
21-06-2024
70%
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Mobilidade
Mobilidade
Não
