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Introdução à temas avançados relacionadas ao Aprendizado de Máquina. [Familiaridade] Definição de indutores, classificadores e previsores. [Avaliação] Estudo de pelo menos um exemplo de indutor, de classificador e de previsor. [Uso] Definição dos conceitos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. [Avaliação] Estudo de um método de aprendizado supervisionado ou não-supervisionado. [Uso] Definição e uso de métodos de agrupamento. [Uso] Definição e uso de métricas de avaliação de desempenho dos algoritmos de AM. [Uso] Aplicação do método de validação cruzada (cross validation) em um problema real. [Uso] Escolha de problemas reais para aplicação prática dos métodos e conceitos estudados. [Uso]

Introdução à temas avançados relacionadas ao Aprendizado de Máquina (AM). Indutores, classificadores e previsores. Aprendizado supervisionado e não-supervisionado. Métodos de agrupamento. Métricas de avaliação de desempenho. Método de validação cruzada. Escolha de problemas reais para aplicação prática dos métodos e conceitos.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 3a ed. Elsevier, 2013. BITTENCOURT, Guilherme. "Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias". 3a ed. Editora da UFSC, 2006. HAYKIN, S. O. Neural Networks and Learning Machines. Pearson, 3rd ed. 2008. ISBN-13: 9780131471399.

BISHOP, C. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2006. DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern Classification. Editora Wiley. 2006. HASTIE, T.; Tibshirani, R.; FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. Springer, 2009. MITCHELL, T. M. Machine Learning. McGraw–Hill Science/Engineering/Math, 1997. GOODFELLOW, I.; BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Pattern Recognition and Machine Learning Springer, Cambridge, MA, 2006.