PGC306B - Tópicos Especiais em Inteligência Artificial 2 - Aprendizado de Máquina e Sistemas de Aprendizado Bio-Inspirados

DISICPLINA: Tópicos Especiais em Inteligência Artificial 2 - Aprendizado de Máquina e Sistemas de Aprendizado Bio-Inspirados

CÓDIGO: PGC306B

CRÉDITOS: 5

EMENTA:  Introdução ao Aprendizado de Máquina. Principais paradigmas de aprendizado. Algoritmos de aprendizado supervisionado e seu viés indutivo. Algoritmos de aprendizado não supervisionado. Aprendizado de máquina em grafos e redes complexas. Introdução à computação bio-inspirada. Algoritmos de otimização bio-inspirados. Sistemas de aprendizado apoiados em métodos de otimização bio-inspirada. Tópicos avançados em aprendizado de máquina.

OBJETIVO: Apresentar aos discentes os fundamentos básicos do aprendizado de máquina e seus principais paradigmas, incluindo a aplicação de tais fundamentos no contexto de sistemas de aprendizado bio-inspirados.

PROGRAMA
1. Introdução ao Aprendizado de Máquina
2. Aprendizado Supervisionado
2.1. Aprendizado baseado em instância
2.2. Árvore de decisão
2.3. Modelos probabilísticos
2.4. Redes neurais
2.5. Redes complexas
3. Aprendizado Não Supervisionado
3.1. Agrupamento particional
3.2. Agrupamento hierárquico
3.3. Agrupamento baseado em densidade
3.4. Detecção de comunidades
4. Redução de Dimensionalidade
5. Algoritmos de Otimização Bio-inspirados
5.1. Algoritmos genéticos
5.2. Enxame de partículas
6. Sistemas de Aprendizado Bio-inspirados
7. Tópicos Avançados em Aprendizado de Máquina
 

BIBLIOGRAFIA
M. T. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
S. Haykin.
Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice-Hall, 2007.
P. Flach.
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of
Data
. Cambridge University Press, 2012.
T. Hastie, R. Tibshirani e J. Friedman.
The elements of statistical learning: data
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. Springer, 2009.
E. Bonabeau, M. Dorigo e G. Theraulaz.
Swarm Intelligence: From Natural to
Artificial Systems
. Oxford University Press, 1999.
M. Mitchell.
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Machine learning in complex networks. Springer, 2016.
C. M. Bishop.
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I. Witten, E. Frank e M. Hall. A. Data Mining:
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