Disciplina Curricular

Aprendizagem Automática AAut

Diploma de Estudos Avançados em Segurança de Informação - DEASegInf2007

Contextos

Grupo: DEASegInf2007 > 3º Ciclo > Engenharia Electrotécnica e de Computadores > Sistemas, Decisão e Controlo

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Pré-requisitos

Conhecimentos de Álgebra de Matrizes, Teoria de Probabilidades e Cálculo Vectorial. Conhecimentos básicos de programação em Python.

Objectivos

Adquirir conhecimentos fundamentais sobre aprendizagem automática em geral, e sobre diversas técnicas de aprendizagem automática. Adquirir a capacidade de utilizar essas técnicas em aplicações concretas e de escolher as técnicas que melhor se adequem a cada situação.

Programa

1. Conceito de aprendizagem: aprendizagem supervisionada. 2. Regressão linear: custo quadrático, equações normais, regularização. 3. Otimização. 4. Avaliação e generalização: conjunto de treino, teste e validação, validação cruzada. 5. Redes neuronais: perceptrão multicamada, critério de custo, treino do percepção, algoritmo de retropropagação do erro. Redes convolucionais. 6. Classificação de dados. Classificador ótimo (classificador de Bayes). 7. Classificadores lineares: one hot encoding, regressão logística, análise discriminante linear. 8. Máquinas de suporte vectorial: margem rígida, margem suave, classificadores não lineares. 9. Árvores de decisão e florestas aleatórias: impureza, algoritmo ID3, bagging, subespaço aleatório. 10. Selecção e extracção de features

Metodologia de avaliação

50% avaliação continua/ 50% avaliação não continua

Componente de Competências Transversais

A componente laboratorial estimula a capacidade de trabalho em grupo, a comunicação oral e a comunicação escrita (elaboração de relatório).

Componente Laboratorial

A componente laboratorial é composta por três trabalhos de laboratório, feitos em grupos de 2 alunos, e um relatório de síntese. A nota de laboratório resulta da interacção dos alunos com o professor e da nota do relatório. Os trabalhos envolvem o processamento de dados reais em computador. Cada trabalho contém um desafio que envolve a regressão ou a classificação de dados.

Componente de Programação e Computação

N/A (2º ciclo)

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Disciplinas Execução

2021/2022 - 1º Semestre

2020/2021 - 1º Semestre

2019/2020 - 1º Semestre

2018/2019 - 1ºSemestre

2017/2018 - 1ºSemestre

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2014/2015 - 1º Semestre

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