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Boas vindas

11 Setembro 2020, 17:07 Jorge dos Santos Salvador Marques

Bem vindo ao curso de Aprendizagem Automática.


Este curso é oferecido há muitos anos mas a edição de 2020/2021 é perturbada pela presença do virus COVID-19 que não alterou o conteúdo do curso mas modificou a forma como é leccionado.

As aulas teóricas (3h/sem), funcionarão em regime remoto síncrono, transmitidas através de Zoom. Regime síncrono significa que serão transmitidas à hora indicada no horário.

As aulas de laboratório e de problemas (1.5h/sem) funcionarão em regime presencial, com base em grupos de 2 alunos. Cada turma de laboratório é constituída por 15 grupos mas os alunos de cada turma não estarão todos presentes na sala. Haverá apenas um representante de cada grupo em cada sessão, e esse representante deve alternar. Os estudantes que não estão presentes devem estar ligados via zoom aos colegas que estão na sala.

Haverá cerca de 6 sessões de laboratório e 6 sessões de problemas, distribuídas igualmente por semanas pares e ímpares.

A formação dos grupos é feita na primeira semana de aulas e cada grupo deve ser constituído por um aluno de etiqueta A (semanas ímpares) e um aluno de etiqueta B (semanas pares). Não serão permitidas excepções.

A avaliação é feita combinando a nota de laboratório (30%) com a nota do exame (70%). Para a obtenção da nota do laboratório é essencial que cada aluno esteja presente em 3 dos 6 trabalhos de laboratório. Contribuem também para a nota os relatórios dos trabalhos e a opinião do docente. Para obter aprovação o aluno deve ter notas de laboratório e de exame superiores a 9.5.

Vejam secção Labs and Problems.

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Welcome to Machine Learning course!

This course has been offered many times but the current edition is different from the others due to the presence of COVID-19.

Lectures (3h/week) will be remotely delivered using Zoom.

Lab and problem sessions (1.5h/week) will be on-site and based on groups of 2 students. Each class will be organized into 15 groups but the students will not be all present in the Lab room. Only one member of each group should be present and the group member should change every week.

There will be 6 lab sessions and 6 problem sessions, evenly distributed in even and odd weeks.

Group formation will be done through fenix during the fist week and each group should include a student with label A (present in odd weeks) and a student with label B (present in even weeks). Exceptions will not be allowed.

Student grading will be done by combining the lab grade (weight 30%) with the exam grade (weight 70%). Lab grading assumes that each student is present in lab room, in 3 of the 6 works. Lab grade also depends on the reports and on the teacher opinion. To pass in the Machine Learning course each student should have a lab grade and an exam grade greater than 9.5.

See section Labs and Problems for additional details.

Corpo Docente

Jorge dos Santos Salvador Marques

Responsável

jsm@isr.ist.utl.pt

Catarina Barata
ana.c.fidalgo.barata@tecnico.ulisboa.pt

André Filipe Torres Martins
andre.t.martins@tecnico.ulisboa.pt

Maria Margarida Campos da Silveira
msilveira@isr.tecnico.ulisboa.pt