Ementa: |
Introdução: Padrões, Características, Vetores. Sistemas Inteligentes. Representação e Classificação. Reconhecimento. Representação e Extração de Características. Modelos de Aprendizagem: Supervisionada, Não-supervisionada, Reforço. Métodos Estatísticos: Paramétricos e não-paramétricos. Métodos Conexionistas: Redes Neuronais Artificiais, Redes Neuronais Convolucionais, Deep Learning. Possibilidades e Tratamento de Incerteza. Aplicações. |