Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTACAO E AUTOMACAO (14.18) |
| Código: |
DCA0133 |
| Nome: |
APRENDIZAGEM DE MÁQUINA E MINERAÇÃO DE DADOS |
| Carga Horária Teórica: |
60 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
( ( DCA3303 OU DCA1202 OU DCA0803 OU DCO1043 OU IMD0030 ) E ( ECT3304 OU ECT2207 OU EST0311 OU IMD0033 ) )
|
| Co-Requisitos: |
|
| Equivalências: |
|
| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Sim |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Possui Subturmas: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Quantidade de Avaliações: |
3 |
| Ementa/Descrição: |
Fundamentos da Aprendizagem de Máquina, Paradigmas da Aprendizagem de Máquina, Fundamentos de Probabilidade e Estatística, Introdução ao Método de Monte Carlo, Modelos discriminativos probabilísticos, Aprendizagem Bayesiana, Árvore de Decisão, Métodos para Classificação de Padrões, Máquinas de Vetor de Suporte (SVM), Fundamentos da Aprendizagem por Reforço, Análise de Componentes Principais, Técnicas de Clustering, Fundamentos de Mineração de dados. |
|
|
|
|
|
|
