Eduardo Bezerra

GCC1932 – Aprendizado de Máquina (2020.1)

“Teacher: Robbie, stop misbehaving or I will send you back to data cleaning.”

Local/horário/turma

  • CEFET/RJ, por videoconferência (plataforma MS Teams)
  • Dia/horário: 5as-feiras, das 13:25h às 17:00h
  • Turma 901932

Visão geral

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é um campo de estudo da Inteligência Artificial cujo objeto de estudo são sistemas que podem aprender a realizar alguma tarefa por meio de experiências. Neste curso, o objetivo é apresentar uma introdução aos conceitos, modelos, métodos, técnicas e aplicações do Aprendizado de Máquina. São também apresentados alguns algoritmos pertencentes a diferentes famílias de métodos em AM (simbolistas, conexionistas, probabilísticos, baseados em proximidade).


Plano do curso

Veja o plano do curso. Veja também o calendário acadêmico das graduações do CEFET/RJ.

1017/dezRedes neurais profundas para Visão Computacional

1007/janAprendizado por reforço profundo; Tutorial OpenAI Gym

Class Date Lectures Readings
1 22/out Visão geral do curso (AM00)
Visão geral do AM (AM01)
Regressão linear com uma variável (AM02)
Mitchell, Cap. 1; (r1); (r2)
 2 29/out Regressão linear com várias variáveis (AM03)
Regressão logística (AM04)
regressão logística; regressão linear; cs229-notes1
 3 05/nov Regularização (AM05)
kNN (AM06) – conteúdo assíncrono
Decision Trees (AM07) – conteúdo assíncrono
(r3)
 4  12/nov Model Evaluation (AM08) r4)
5 19/nov Naive Bayes Classifier (AM09) – conteúdo assíncrono
Model Selection (AM10)
(r5) (r6)
6 26/nov Clustering (AM11) – conteúdo assíncrono
7 03/dez Tutorial Keras (AM12)  Redes Neurais Profundas: O que são? Como vivem? De que se alimentam?
8 10/dez Dimensionality Reduction (AM13) – conteúdo assíncrono
9 17/dez Redes neurais convolucionais (AM14)
10 07/jan Aprendizado por reforço profundo; Tutorial OpenAI Gym

Projects


Additional resources


Readings

Books

Livros de interesse geral sobre Aprendizado de Máquina


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