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Definição dos principais conceitos de Aprendizado de Máquina. [Uso] Métricas de Avaliação de Classificadores e Previsores. [Avaliação] Introdução aos modelos tradicionais de Redes Neurais Artificiais. [Familiaridade] Implementação de Redes Multi-Layer Perceptron com aprendizado Backpropagation. [Avaliação] Processamento Digital de Imagens (PDI). [Familiaridade] Introdução aos conceitos de Redes Neurais Profundas (Deep Learning). [Uso] Domínio dos conceitos de Redes Neurais Convolucionais (CNN). [Uso] Apresentação de modelos de Redes Neurais Recorrentes (RNN). [Uso] Apresentação de métodos de aprendizado não supervisionado, como autoencoders, sparse coding. [Familiaridade] Apresentação de outras arquiteturas de Redes Profundas, tais como as Generative Adversarial Networks (GAN's). [Familiaridade]

Introdução ao Aprendizado de Máquina. Introdução ao Redes Neurais Artificiais. Redes Multi-Layer Perceptron com Aprendizado Backpropagation. Processamento Digital de Imagens (PDI). Introdução a Redes Neurais Profundas (Deep Learning). Redes Neurais Convolucionais (CNN). Redes Neurais Recorrentes (RNN). Aprendizado não supervisionado. Outras Arquiteturas de Redes Profundas.

GOODFELLOW, I.; YOSHUA BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Deep Learning Book. MIT Press. 2016. NIELSEN, Michael. Neural Networks and Deep Learning. 2017. KHAN, S.; RAHMANI, H.; SHAH, S. A. A.; BENNAMOUN, M. A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision. Morgan & Claypool Publishers. 2018.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 3a ed. Elsevier, 2013. HAYKIN, S. O. Neural Networks and Learning Machines. Pearson, 3rd ed. 2008. 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.