Disciplina Curricular
Aprendizagem Automática Avançada AAA
Mestrado Bolonha em Engenharia Informática - 5_MEI 2025/26
Contextos
Grupo: 5_MEI 2025/26 > 2º Ciclo > Parte Escolar > 2033 - MEI - Grupo Opcional Geral (CEI)
Período:
Grupo: 5_MEI 2025/26 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Agrupamento Curricular de Especialização > Inteligência Artificial > 2022 - MEI - Inteligência Artificial - Livres
Período:
Grupo: 5_MEI 2025/26 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Agrupamento Curricular de Especialização > Ciência de Dados > 2017 - MEI - Ciência de Dados - Nucleares
Período:
Grupo: 5_MEI 2025/26 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Agrupamento Curricular de Especialização > Ciência de Dados > 2018 - MEI - Ciência de Dados - Livres
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Os alunos serão expostos a conteúdos avançados de aprendizagem automática. No final da UC, os alunos deverão ser capazes de compreender os principais modelos gráficos probabilísticos, e de aprendizagem por reforço, e ainda de formular e resolver problemas reais envolvendo os conceitos programáticos.
Programa
A UC abordará os seguintes tópicos: 1. Redes Bayesianas: representação, inferência e aprendizagem; 2. Modelos de Markov e modelos escondidos de Markov; 3. Modelos de mistura: mistura de Gaussianas, algoritmo de expectativa-maximização, mistura de especialistas; 4. Introdução à aprendizagem profunda: redes multi-camada, redes convolucionais; 5. Aprendizagem por reforço: processos de decisão de Markov, Q-aprendizagem, aprendizagem por reforço profundo; 6. Modelos de explicabilidade. O estudo deste tópicos é complementada com uma componente prática usando a linguagem de programação Python.
Métodos de ensino e avaliação
Projecto(s) + Exame