Estrutura da disciplina

Como será a disciplina:
- Aulas expositivas;
- Aulas práticas (em computador);
- Avaliação:
  - 2 Provas:
    - 1ª Prova - 02.05.2025
    - 2ª Prova - 04.07.2025
  - 1 trabalho:
    - relatório
    - apresentação

Tópicos da disciplina

Linguagens de Programação para Machine Learning: Introdução ao R e Python: conceitos básicos e aplicações.
Fundamentos de Modelagem de Dados: Predição vs Inferência e avaliação da precisão de modelos.
Otimização Contínua e Função de Risco: Conceitos de otimização contínua e sua relação com a função de risco.
Métodos de Reamostragem e Técnicas Paramétricas: Métodos de reamostragem e abordagens paramétricas em alta dimensão.
Métodos Não Paramétricos e Aprendizado Supervisionado: Séries ortogonais, splines, kNN, e métodos baseados em árvores.
Support Vector Machines e Redes Neurais: SVM para regressão e introdução a redes neurais (Perceptron e redes totalmente conectadas).
Deep Learning e Aplicações Práticas: Redes neurais convolucionais, dropout, e uso de modelos pré-treinados.
Aprendizado Não Supervisionado e Sistemas de Recomendação: Redução de dimensionalidade, agrupamento, e regras de associação.

Aprendizado de Máquina: uma abordagem estatística, Izibicki, R. and Santos, T. M., 2020, link: https://rafaelizbicki.com/AME.pdf.
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R., Springer, 2013, link: https://www.statlearning.com/.
Mathematics for Machine Learning, Deisenroth, M. P., Faisal. A. F., Ong, C. S., Cambridge University Press, 2020, link: https://mml-book.com.

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in python, James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R., Taylor, J., Springer, 2023, link: https://www.statlearning.com/.
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond), Paige Bright, Alan Edelman, Steven G. Johnson, 2025, link: https://arxiv.org/abs/2501.14787.
Machine Learning Beyond Point Predictions: Uncertainty Quantification, Izibicki, R., 2025, link: https://rafaelizbicki.com/UQ4ML.pdf.
Mathematics of Machine Learning, Petersen, P. C., 2022, link: http://www.pc-petersen.eu/ML_Lecture.pdf.

Slide produzido com quarto