Aprendizado de Máquina

Descrição: este curso tem como objetivo introduzir o tópico de Aprendizado de Máquina (AM) a alunos do curso de graduação em computação (ciência e engenharia). Mais especificamente, o foco será em técnicas de aprendizado de máquina aplicadas no contexto de mineração de dados. Após completar o curso o aluno deverá ser capaz de: entender, identificar e avaliar técnicas de AM; e identificar e aplicar métodos de AM a problemas do mundo real.

Metodologia: o desenvolvimento metodológico inclui exposições, leituras, discussões, troca de experiências, atividades individuais e de grupos, permitindo uma vivência acerca do uso das técnicas de AM para a solução de problemas do mundo real.

Bibliografia:

· Hair-Jr., J. F. et al. (2005). Análise Multivariada de Dados. Bookman.

· Kuncheva, L. (2004). Combining Pattern Classifiers : Methods and Algorithms. Wiley-Interscience.

· Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill, New York

· Rezende, S. O. (organizadora), (2003). Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Editora Manole Ltda.

· Witten, I. H. and Frank, E. (1999). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann.

Material Auxiliar:

· Weka – manual em português (pacote para os trabalhos com as técnicas de aprendizado de máquina)

· MLC++, A Machine Learning Library in C++

· The R Project

· UCI Machine Learning Repository

· Data, Software and News from the Statistics Community