Metodologia de Avaliação

Participação e Discussões (10%): Envolvimento nas aulas e debates. Exercícios Práticos (40%): Implementações em Python entregues ao longo do curso. Prova Teórica (10%): questões sobre conceitos fundamentais, compromissos e aplicações de algoritmos de otimização. Projetos (40%): Implementação e aplicação de algoritmos de otimização em problemas reais de ML; relatórios técnicos detalhando as escolhas e resultados obtidos.