SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	MÓDULO
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICA - IMD (11.00.05.02.03.05)
Código:	BIF0051
Nome:	APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA BIOINFORMÁTICA
Carga Horária Teórica:	60 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária de Ead:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:	1
Ementa/Descrição:	Introdução ao Aprendizado de Máquina; Seleção e extração de características; Redução de dimensionalidade; Aprendizado supervisionado; Aprendizado não-supervisionado; Avaliação e validação de modelos; Comitês de classificadores; Aplicações em bioinformática.
Referências:	Faceli, K., Lorena, A. C., Gama, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. (2011). Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC. ISBN 978-85-216-1880-5 Goldschmidt, R., Bezerra, E., Passos, E. (2015). Data mining: conceitos, técnicas, algoritmos, orientações e aplicações. Rio de Janeiro: Elsevier. ISBN 978-85-352-7822-4 Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H. (2009) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York: Springer 978-03-878-4884-6