| Código |
11491
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
Informática
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Tipo de ensino |
Presencial
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Objectivos de Aprendizagem |
No final da Unidade Curricular o estudante deve ser capaz de compreender e explicar o que são e como funcionam os principais métodos e algoritmos informáticos de extracção automática de conhecimento util a partir de dados, e deve ser capaz de implementar processos simples para realizar este tipo de tarefas.
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Conteúdos programáticos |
Introdução – O que são e para que servem a Aprendizagem Automática e a Mineração de Dados
Aprendizagem de conceitos e ordenação geral-para-específico
Avaliação de hipóteses
Algoritmos principais de Aprendizagem Automática
Mineração de dados - aplicação de Aprendizagem Automática a problemas e dados concretos
Modelo para um processo standard de Mineração de Dados
Problemas principais dos processos de Mineração de Dados, e suas soluções
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Fase de Aprendizagem:
• É avaliada com nota de 0 a 20.
• Notas iguais ou superiores a 10 são suficientes para obter nota final positiva (que será igual à nota obtida nesta Fase de Aprendizagem).
• 8 dos 20 valores desta fase serão obtidos através de um teste escrito, e os restantes 12 valores através de dois trabalhos práticos. O primeiro destes trabalhos praticos vale 4 valores e deverá ser concluido até 2 de Abril. O segundo vale 8 valores e deverá ser concludo até 5 de Junho.
• As presenças/ausências nas aulas afectam a classificação. A partir da segunda falta não justificada, cada falta não justificada adicional reduz 0.1 valores à nota da Fase de Aprendizagem.
Obtenção de frequência (possibilidade de ir aos exames):
• É preciso ter 6 (em 20) na Fase de Aprendizagem.
Exames:
• As provas de exame (todas as épocas) são avaliadas de 0 a 8 valores.
• A nota final da disciplina, obtida por exame, é a soma da classificação das aulas práticas e das provas escritas de Exame.
Data da prova de Frequência:
• A prova de frequência será no dia 5 de Junho de 2018, às 09:30h.
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Bibliografia principal |
Principal:
· Mitchell, Tom: Machine Learning McGraw-Hill Higher Education; New Edition (1 Oct 1997)
· Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G. e Smyth, P.: From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine, 17(3), 37-54 (1996). Artigo disponível na Internet.
· Weiss, S. e Indurkhya, N.: Predictive Data Mining: A Practical Guide. Morgan Kaufmann (1998)
· Almeida, P: Previsão do Comportamento de Séries Temporais Financeiras com Apoio de Conhecimento Sobre o Domínio. Ph.D. Thesis (in Portuguese), Universidade da Beira Interior, Portugal, 2003.
Secundária:
· Witten, I., Frank, E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann (2005)
· Larose, D.: Discovering Knowledge in Data: an Introduction to data Mining. John Wiley & Sons (2004)
Recursos genéricos na internet (exemplo básico):
· http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page
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| Língua |
Português
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