Curso Técnico Superior Profissional
Robótica e Inteligência Artificial
Área Científica
481 – Ciências Informáticas
Duração
Semestral
Unidade Curricular
Projeto de Machine Eletrónica
ECTS
3
Horas de Contacto Teórico Práticas
40h ( TP 40h )
Objetivos da Aprendizagem
1. Compreender os conceitos fundamentais de Machine Learning e as suas principais aplicações;
2. Analisar e preparar dados para aplicação em algoritmos de Machine Learning;
3. Selecionar e aplicar algoritmos de Machine Learning adequados aos diferentes tipos de problemas e dados;
4. Avaliar e interpretar os resultados obtidos a partir dos modelos de Machine Learning;
5. Desenvolver projetos práticos aplicando técnicas de Machine Learning.
Conteúdos Programáticos
O projeto consistirá em desenvolver um modelo de Machine Learning aplicado a um conjunto de dados selecionado pelos alunos. Será necessário aplicar as técnicas aprendidas ao longo da unidade curricular para preparar, treinar e avaliar o modelo. Os alunos deverão apresentar os resultados e interpretações obtidos a partir do modelo desenvolvido.
Bibliografia e recursos didáticos recomendados
Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydin, 4ª edição, MIT Press, 2020.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Aurélien Géron, 2ª edição, O’Reilly Media, 2019.
Python Machine Learning, Sebastian Raschka e Vahid Mirjalili, 3ª edição, Packt Publishing, 2019.
Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, 1ª edição, MIT Press, 2016.
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman, 2ª edição, Springer, 2009.
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 1ª edição, Springer, 2006.