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Atividade
| 126616 - Aprendizado Não Supervisionado e Reforço |
| Período da turma: | 01/09/2025 a 28/09/2025
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| Descrição: | 1. Fundamentos de Aprendizado Não Supervisionado
2. Algoritmos de Clustering 3. Técnicas de Redução de Dimensionalidade 4. Análise de Componentes Principais (PCA) 5. Análise de Agrupamentos Hierárquicos 6. Redes Neurais Autoencoders 7. Fundamentos de Aprendizado por Reforço 8. Algoritmos de Aprendizado por Reforço 9. Aplicações de Clustering em Data Science 10. Aplicações de Aprendizado por Reforço Bibliografia: HAN, Jiawei; PEI, Jian; KAMBER, Micheline. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. Amsterdam: Elsevier, 2011. ALPAYDIN, Ethem. Introduction to Machine Learning. 4. ed. Cambridge: MIT Press, 2020. GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep Learning. Vol. 1. Cambridge: MIT Press, 2016. MITCHELL, Tom M. Machine Learning. 1. ed. New York: McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2. ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2002. |
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| Carga Horária: |
36 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 560 | ||||
| Ministrantes: |
Luís Eduardo Negrão Meloni |
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