“Um passo à frente E você não está mais no mesmo lugar” - Chico Science

Página do curso de Aprendizagem de Máquina para as turmas de ADS e Sistemas de Informação da UNINASSAU (Recife - Graças).

Prof.: Miguel Wanderley

Período: Noite

Semestre Letivo: 2024.2

Link deste portal: ml.mdsw.net

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Turmas

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2024.2

ADS A (4NA)

ADS B (4NB)

Sist. Inf. (6NA)

Cronograma Geral

(consulte o cronograma específico da sua turma)

Semana Segunda Atividade Assunto
Semana 1 05 - ago. Aula 1 Aprendizagem de Máquina: Visão geral
Semana 2 12 - ago. Aula 2 EDA e Data Prep.
Semana 3 19 - ago. Aula 3 Projeto completo modelagem
Semana 4 (SP) 26 - ago. Exercício
Semana 5 02 - set. Aula 4 Ap. Superv. Classificação
Semana 6 09 - set. Aula 5 Ap. Superv. Regressão
Semana 7 23 - set. Aula 6 Otimização e validação de Modelos
Semana 8 30 - set. REVISÃO Revisão para o EE1
Semana 10 07 - out. EE1
Semana 9 16 - set. Aula 7 Ap. Não Superv. Redução de dimensionalidade
Semana 11 14 - out. Aula 8 Ap. Não Superv. Clustering
Semana 12 21 - out. Aula 9 Redes Neurais e Deep Learning
Semana 13 28 - out. Aula 10 Tópicos Avançados
Semana 14 04 - nov. Aula 11 IA Generativa
Semana 15 11 - nov. Aula 12 Fairness / Responsible AI
Semana 16 (BRACIS) 18 - nov. Projeto
Semana 17 25 - nov. Aula 13 Aprendizagem por Reforço
Semana 18 02 - dez. EE2
Semana 19 09 - dez. Projetos Apresentação dos Projetos
Semana 20 16 - dez. 2CH
Semana 21 23 - dez. FINAL

Avaliação

Nota da disciplina:

$$ Nota_1 = 0,6 * EE1 + 0,4 * \text{Notebooks} \\ Nota_2 = 0,5 * EE2 + 0,5 * \text{Projeto} \\ \text{Média Parcial} = \frac{Nota_1+Nota_2}{2} $$

Avaliação UNINASSAU: