Material de Apoio
Publicam-se abaixo os capítulos referentes à matéria já leccionada. Solicita-se aos alunos que comuniquem eventuais gralhas detectadas ao Professor Francisco Melo. Como recompensa, cada aluno que detectar uma nova gralha será mencionado nos agradecimentos da versão publicada do livro.
- Capítulo 1. Introdução
- Capítulo 2. Markov chains
- Capítulo 3. Hidden Markov models
- Capítulo 4. Expected utility
- Capítulo 5. Markov decision problems
- Capítulo 6. Partially observable MDPs
- Capítulo 7. Learning from examples (apenas Secções 7.1 e 7.7)
- Capítulo 8. Reinforcement learning
- Capítulo 9. Exploration vs. exploitation
- Apêndice A. Background
- Apêndice B. Stochastic approximation
- Bibliografia
Para poderem praticar, é também disponibilizado abaixo um conjunto de exercícios que cobrem os diversos capítulos leccionados na cadeira. Não há soluções disponíveis para estes exercícios; em caso de dúvida, por favor contactem o corpo docente.
Disponibiliza-se ainda para consulta material diverso usado nas aulas (e.g., slides).
- Slides aula 1 (parte 1, parte 2)
- Slides aula 2
- Slides aula 3
- Slides aula 4
- Slides aula 5
- Slides aula 6
- Slides aula 7
- Slides aula 8
- Slides aula 9
- Slides aula 10
- Slides aula 11
- Slides aula 12
- Slides aula 13
Por último, gravações vídeo das aulas de uma edição anterior da cadeira podem ser encontradas no site Educast, através deste link (apenas disponível para utilizadores autenticados). De notar que o programa da cadeira, nessa edição, era diferente.