Esta disciplina visa proporcionar uma introdução completa e actualizada aos conceitos-chave da Aprendizagem Computacional (machine learning). Após a frequência da Unidade Curricular, espera-se que os alunos: •	Compreendam os desafios inerentes à aprendizagem computacional a partir de dados. •	Conheçam e apliquem correctamente os passos necessários para treinar e validar um modelo que permita explicar um conjunto de dados e efectuar previsões sobre dados nunca vistos. •	Conheçam e apliquem correctamente os algoritmos mais comuns de aprendizagem, reconhecendo o domínio de aplicação de cada um.
1.	Introdução à aprendizagem 2.	Revisões a)	Probabilidades e teoria da informação b)	Álgebra linear c)	Optimização 3.	Introdução à aprendizagem superivisionada - Métodos lineares a)	Regressão linear b)	Regressão logística e perceptrão 4.	Fundamentos da teoria da aprendizagem a)	O compromisso entre viés e variância b)	Sobre- e sub-ajustamento c)	Regularização d)	Selecção de modelos e)	Aprendizagem estatística 5.	Aprendizagem supervisionada - Métodos não-paramétricos a)	k-vizinhos mais próximos b)	Regressão com pesos locais 6.	Aprendizagem supervisionada - Árvores de decisão e métodos ensemble a)	Árvores de decisão b)	Árvores de regressão c)	Métodos ensemble 7.	Aprendizagem supervisionada - Métodos Bayesianos a)	Naive Bayes b)	Regressão linear Bayesiana c)	Redes Bayesianas 8.	Aprendizagem supervisionada - Métodos de kernel a)	Classificadores de margem máxima b)	Regressão com kernels 9.	Aprendizagem supervisionada - Redes neuronais artificiais a)	Perceptrão multicamada b)	Backpropagation c)	Redes convolucionais d)	Redes recorrentes e)	Regularização 10.	Aprendizagem não-supervisionada a)	k-médias b)	Modelos de mistura e o algoritmo de Expectation-Maximization c)	Análise de componentes principais e componentes independentes d)	Autoencoders 11.	Applicações a)	Classificação de textos b)	Classificação de imagens
Os alunos terão um conjunto de 5 mini-projectos (bi-semanais), a serem preparados em casa e realizados durante as sessões de laboratório. Os 5 mini-projectos deverão ser realizados em grupos de 2. A nota média dos 5 trabalhos corresponde à componente prática da avaliação (NP). NF = 0.5 × NP + 0.5 × NE