Grupo de Estudos em Aprendizado de Máquina
O objetivo do grupo de estudos é difundir os conhecimentos básicos em Aprendizado de Máquina e preparar os alunos para modelar e implementar soluções utilizando algoritmos inteligentes. O público alvo são alunos da Computação e Engenharia interessados em participar de competições em Aprendizado de Máquina.
O grupo de estudos será realizado quinzenalmente às terças-feiras das 16 às 18 horas no Laboratório de Raciocínio Automatizado (LARA). O programa do grupo de estudos engloba os seguintes tópicos:
- Python e suas bibliotecas
- Conceitos básicos em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
- Algoritmos de classificação clássicos e estado da arte
- Visualização de Dados
Como parte das tarefas do grupo de estudos estão o desenvolvimento de pacotes, ferramentas e tutorais iterativos para bases de dados de classificação. Os pacotes e ferramentas estarão diretamente relacionados aos algoritmos de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina enquanto os tutorais serão baseados em problemas do mundo real.
- Aprendizado: Conteúdo de Python e Aprendizado de Máquina.
- Competições: Soluções para as competições do Kaggle.
- Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1a. edição (1997)
- Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 2a. edição (1998)
- Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, (2011)