DC-UFRPE/Bacharelado em Ciência da Computação/14719 - APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS
Programa da Disciplina[editar | editar código-fonte]
| Nome: | Aprendizagem de Máquina |
| Código: | 14719 |
| Departamento: | Departamento de Computação (DC) |
| Área: | Fundamentos da Computação |
| Carga-horária total: | 60 horas |
| Créditos: | 4 |
| Pré-requisitos: | Inteligência Artificial |
Ementa[editar | editar código-fonte]
Introdução. 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.
Conteúdo Programático[editar | editar código-fonte]
- Introdução
- Preparação dos Dados
- Métodos Baseados em Busca
- Métodos Estatísticos
- Agrupamento
- Combinação de Classificadores
- Métodos de Avaliação
- Desenvolvimento de Aplicações de Aprendizagem de Máquina
Bibliografia[editar | editar código-fonte]
Básica[editar | editar código-fonte]
- Russel, Stuart J.; Norving, Peter. Artificial intelligence: a modern approach . 3rd ed. New Jersey: Prentice - Hall, 2010. xviii, 1132 p. ISBN 9780136042594 (enc.).
- Carvalho, André. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC. 394 p. 2011.
- Theodoridis, Sergios; Konstantinos, Koutroumbas. Pattern recognition. 4th ed. Burlington, Mass.: Elsevier, 2009.
Complementar[editar | editar código-fonte]
- Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer,, 738 p. 2006.
- Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification,
- ed., Willey, 2000. 3. Mitchell, T. Machine Learning. [S.l.]: McGraw Hill, 1997.
- Witten, I. H; Frank, Eibe; Hall, Mark A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3rd ed. Burlington, MA: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2011.
- Coppin, B. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro:LTC, 2010.