Disciplina Curricular

Aprendizagem Profunda AP

Mestrado Bolonha em Engenharia Informática - 4_MEI 2020/21

Contextos

Grupo: 4_MEI 2020/21 > 2º Ciclo > Parte Escolar > 721 - MEI Grupo Opcional Geral

Período:

Grupo: 4_MEI 2020/21 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Agrupamento Curricular de Especialização > Ciência de Dados > 718 - Ciência de Dados - Livres

Período:

Grupo: 4_MEI 2020/21 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Agrupamento Curricular de Especialização > Inteligência Artificial > 712 - Inteligência Artificial - Livres

Período:

Peso

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

O principal objetivo deste curso é: (1) equipar os alunos com um entendimento abrangente das teorias e técnicas de aprendizado profundo para aplicações de aprendizado profundo, (2) desenvolver a sua capacidade de ler criticamente e assimilar artigos acadêmicos recentes na área, melhorando sua capacidade de se manter atualizado com os últimos avanços no campo, e (3) desenvolver a sua capacidade de implementar, analisar, testar e inovar sobre modelos de aprendizado profundo de última geração para resolver desafios do mundo real.

Programa

- Introdução a redes neuronais, optimização - Treino, funções de perda - Redes convolucionais - Deteção de objetos, segmentação semântica - Redes recorrentes, seq2seq, mecanismo de atenção - Transformadores para texto e visão - LLMs, ChatGPT - Aprendizagem Auto-supervisionada (BERT, GPT3, etc.) - Modelos Generativos (VAEs, GANs, Diffusion) - Aprendizagem multimodal (CLIP, etc) - Aprendizagem profunda para Arte - Aprendizagem por reforço - Redes neuronais de grafos - MLOps

Métodos de ensino e avaliação

A metodologia de ensino envolve sessões expositivas conduzidas pelo professor para apresentação dos conteúdos, intercaladas com momentos de natureza teórico-prática, incluindo exercícios e o emprego de demonstrações em software relativas aos tópicos já abordados. Exame (35%) + 2 Trabalhos de casa (20%) + Projeto (45%)

Disciplinas Execução

2024/2025 - 2 Semestre

2023/2024 - 2 Semestre