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EMENTA Mineração de Dados Regressão Linear Técnicas de Classificação Baseadas em Distância Técnicas de Classificação Baseadas em Métodos Probabilísticos Métodos Baseados em Árvores e Regras de Decisão Métodos de Clusterização Métodos de Inspiração Biológica Testes de Hipóteses para Comparar Algoritmos OBJETIVOS Capacitar o aluno a usar técnicas clássicas de aprendizado de máquina em diferentes situações, conforme a necessidade. COMPETÊNCIAS Utilizar técnicas de aprendizado de máquinas em tarefas de predição, classificação e clusterização. HABILIDADES Saber programar em alguma linguagem de programação, preferencialmente em Matlab, Octave, Scilab, Python, Julia e Java Ter conhecimentos de matemática vetorial e matricial Ter conhecimentos de probabilidade e estatística

Básica FACELI, K., LORENA, A. C., GAMA, J., CARVALHO, A. C. P. F., Inteligência Artificial: uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 1ª edição, Editora LTC, São Paulo, 2011. Complementar Bishop, C. M., Pattern Recognition and Machine Learning, 9ª edition, Editora Springer, Singapore, 2006. Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G., Pattern Classification, 2ª edition, Editora Wiley-Interscience, 2001. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., An Introduction to Statistical Learning . with Applications in R, Editora Springer, 2014.