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Sistemas de Apoio à Decisão

Objetivos

There will be a some math in this course anda basic knowledge is needed to understand the topics of the course. You must be able to take simple derivatives and to understand simple statistical concepts. More mathematical background is not necessary but is helpful for appreciating some parts of the course.

Caracterização geral

Código

200121

Créditos

7.5

Professor responsável

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

Problemas de otimização: definições e exemplos.
Teorema de "No free lunch".
Técnicas locais de pesquisa.
Algoritmos de otimização baseados na população.
Técnicas de aprendizagem de máquina de inspiração biológica.
Aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
Otimização de múltiplos critérios e dominância de Pareto.
Redes neurais.

Bibliografia

Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997.

Papers and materials provided by the professor.

Método de ensino

First epoch: two tests. The final grade is the average of the two tests. A minimum grade is required in both the two tests.
Second epoch: final written exam (100% of the final grade). 

Método de avaliação

English.

Conteúdo

  • Aulas teóricas onde são apresentadas as diferentes técnicas de Aprendizagem de Máquinas comumente usadas para tomar decisões óptimas.
  • Apresentação de casos de teste publicados na literatura.