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Atividade
| 103599 - Deep Learning |
| Período da turma: | 11/04/2023 a 16/05/2023
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| Descrição: | Objetivo
Inserir o aluno em uma série de situações encontradas no mundo das organizações, permitindo-o resolver problemas e tomar decisões vivenciando a dinâmica do comportamento organizacional com uso de raciocínio lógico, lógica da argumentação e diagramas. Capacitar o aluno a desenvolver habilidade analítica. Desenvolver habilidades organizacionais, estabelecer estratégias em diversos aspectos organizacionais, bem como, implementar as diversas decisões a fim de resolver problemas, atingir as metas e objetivos. Conceitos sobre raciocínio lógico e analítico. Conteúdo programático Problemas, dados, ferramentas. Overfitting. Complexidade, treinamento, validação de dados de teste. Problemas de classificação. Fronteiras de decisão. Métodos de vizinhos mais próximos. Probabilidade e classificação 6. Naïve Bayes, distribuições. Classificadores lineares. Redução de Dimensionalidade: PCA e LDA. Algoritmos evolucionários. Redes neurais. Métodos de ensemble: bagging e boosting Validação e comparação de algoritmos. Validaçãoao cruzada, testes de Wilcoxon e Friedman, correçãoao de Bonferroni-Dunn. Aprendizado não supervisionado: clustering, k-médias. Representações textuais e modelos multinomiais; clustering e espaçoos latentes. Dimenção VC, minimização do risco, métodos de classificação baseados em margens. Support Vector Machines para uma, duas ou mais classes, Referência bibliográfica 1. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Katti Faceli, Ana Carolina Lorena, João Gama, André C. P. L. F. de Carvalho. Genio. (2011). 2. Pattern Recognition and Machine Learning. Christopher M. Bishop. Springer. (2006). 3. Pattern Classification. Richard O. Duda, Peter E. Hart e David G. Stork. Willey-Interscience. (2000) Machine Learning. Tom Mitchell. McGraw-Hill. (1997) |
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| Carga Horária: |
18 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 55 | ||||
| Ministrantes: |
Antonio Geraldo da Rocha Vidal |
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