| Professor: | Siome
Klein
Goldenstein Sala: IC
12 |
| Atendimento: | Quartas, 17:00-18:00. |
| Horário: | CB-01: Terças -
14:00-14:40 CB-01: Quintas - 14:00-15:40 |
| Referência Principal: | ||
| Inteligência Artifical ,
(link do original em inglês) Stuart Russell e Peter Norvig , Editora Campus. |
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| Referências Auxíliares: | ||
| Pattern
Classification, R. Duda, P. Hart, P. Stork, Willey-Interscience. |
The Elements of Statistical Learning , T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman, Springer Verlag. |
Machine
Learning , Tom Mitchell, McGraw-Hill. |
| Dia | Data | Tópico | Leitura | Extra | |
|---|---|---|---|---|---|
| Ter | 02/03 | 01 | Introdução à Disciplina. | |
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| Qui | 04/03 | 02 | Modelagem de Problemas. | ||
| Ter | 09/03 | 03 | Busca sem Informação | AIMA Cap. 3 | |
| Qui | 11/03 | 04 | Busca com Informação | AIMA Cap. 4 | |
| Ter | 16/03 | 05 | Busca Competitiva. | AIMA Cap. 6 | |
| Qui | 18/03 | 06 | Busca com Restrição. | AIMA Cap. 5 | |
| Ter | 23/03 | Não houve. | |||
| Qui | 25/03 | 07 | Otimização - Mínimos Quadrados e Descida do Gradiente. | AIMA Cap. 4.3-4.4 ESL Cap 2-3, outros. |
Lista 1 |
| Ter | 30/03 | 08 | Algoritmos Genéticos. | ML Cap. 9. AIMA Cap. 4.3-4.4. |
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| Qui | 01/04 | Páscoa | |||
| Ter | 06/04 | Não Haverá Aula. | |||
| Qui | 08/04 | Não Haverá Aula. | |||
| Ter | 13/04 | 09 | Métricas de Distância e Similaridade | ESL 13.2, 14.3. AIMA 20.3, 20.4 PC 10. |
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| Qui | 15/04 | 10 | K-Means e EM. |
ESL 13.2, 14.3. AIMA 20.3, 20.4 PC 10. |
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| Ter | 20/04 | 11 | Clusterização Hierárquica. |
ESL 13.2, 14.3. AIMA 20.3, 20.4 PC 10. |
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| Qui | 22/04 | 12 | Avaliação de Clusterizações. | ESL 13.2, 14.3. AIMA 20.3, 20.4 PC 10. |
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| Ter | 27/04 | 13 | Prova 1 | ||
| Qui | 29/04 | 14 | Avaliação do andamento da disciplina, início de supervisionado. | ||
| Ter | 04/05 | 15 | KNN e Naïve Bayes. |
AIMA
20.1,20.2, ML 8, PC 4, 2, 3. |
Projeto. |
| Qui | 06/05 | 16 | Avaliação de Classificadores, No Free Lunch, Curse of Dimensionality. | PC 9. | |
| Ter | 11/05 | 17 | Avaliação Institucional. |
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| Qui | 13/05 | 18 | Revisitando Naïve Bayes. |
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| Ter | 18/05 | 19 | Dicionários e Palavras Visuais. |
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| Qui | 20/05 | 20 | Árvore de Decisão. | AIMA
18, ML 3, PC 8. |
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| Ter | 25/05 | 21 | Métodos Lineares. | AIMA
18, ESL 2, 3, PC 5. |
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| Qui | 27/05 | 22 | Redução de Dimensionalidade. | ESL
14.5, AIMA 20.3, 20.4, PC 2, 3. |
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| Ter | 01/06 | 23 | Redes Bayesianas. | PC 2.11. |
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| Qui | 03/06 | Corpus Christi | |||
| Ter | 08/06 | 24 | Representação de Incertezas. |
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| Qui | 10/06 | 25 | Testes Estatísticos. | Material Usado. |
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| Ter | 15/06 | Jogo do Brasil no horário da Aula. |
Entrega do Projeto, 14/06-12:00 |
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| Qui | 17/06 | 26 | Redes Neurais I. | AIMA 20.5, ML 4, PC 6. |
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| Ter | 22/06 | 27 | Redes Neurais II. | AIMA 20.5, ML 4, PC 6. |
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| Qui | 24/06 | 28 | Ensembles. | ESL 8.7, 10.1. |
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| Ter | 29/06 | 29 | Anomalias. | ||
| Qui | 01/07 | 30 | Prova 2 | ||
| Ter | 13/07 | |
Exame | ||
A Nota será
N = 0.3 * P1 + 0.4 * P2 + 0.3 T.
Caso N < 5.0 ou P1 < 2.5 ou P2 < 2.5 ou T < 2.5, o aluno precisa fazer um exame (13/07). Sua nota final será
NF = (N + E) / 2.