Material didático de apoio para a disciplina CIC0193 - Fundamentos de Sistemas Inteligentes, do Departamento de Ciência da Computação, da Universidade de Brasília.
Datasets aqui.
Prof. Dr. Vinícius R. P. Borges
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Introdução ao Aprendizado de Máquina
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Extração de Características de Imagens
2.1. Descritores básicos de forma, textura e cor
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Pré-processamento de Dados
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Aprendizado Supervisionado
5.1. K-Vizinhos Mais Próximos
5.2. Naive Bayes
5.3. Árvores de Decisão e Random Forest
5.4. Máquinas de Vetores de Suporte
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Agrupamento (Clustering)
6.1. K-Means
6.2. K-Medóides
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Avaliação de Performance de Modelos de Aprendizado de Máquina
7.1. Classificação
7.2. Clustering
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Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Networks - ANN)
8.1. Perceptron (simples)
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Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNN)
9.1. Fundamentos de Convolução de Imagens
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Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Networks - RNN)
9.1. RNN do Zero
9.2. Modelo de Linguagem Baseado em RNN
9.4. Gated Recurrent Unit (seminário)
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Modelos Generativos (Generative Models)
11.1. Autoencoders
11.2. Variational Autoencoders
11.3. Generative Adversarial Networks (seminário)
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Transformadores (Transformers)
12.1. Transformers com BERT