2023.1 - Aprendizagem Profunda
Permitir ao aluno entender o funcionamento das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda e aprender a identificar situações em que pode aplicar cada uma dessas arquiteturas. Os seguintes tópicos serão abordados: apresentação das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning); redes neurais feedforward; redes neurais convolucionais; máquina restrita de boltzmann; redes recorrentes/ autoencoder; redes generativas adversarias; aprendizado por reforço; e aplicações a problemas de diversas áreas.
2023.1 - Estruturas de Dados 1
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados básicas. Os seguintes tópicos serão abordados: revisão de abstração de dados e programação orientada a objetos; pilhas, filas e listas encadeadas; heaps e filas de prioridade; conjuntos; árvores binárias e de grau N; e árvores binárias de busca.
2023.1 Projeto e Construção de Sistemas
Capacitar o aluno a projetar e construir sistemas de software orientados a objetos, explorando os seguintes conceitos: seleção de um ambiente com uma linguagem de programação que dê suporte ao modelo cliente-servidor; construção de programas (estruturado, orientado a eventos e a objetos); teste; asserção de qualidade de programas, implementação de sistema; treinamento de usuário; entrega de sistema; revisão pós-implementação; gerenciamento de configuração; manutenção; engenharia reversa e re-engenharia.
2022.2 - Estruturas de Dados 1
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados básicas. Os seguintes tópicos serão abordados: revisão de abstração de dados e programação orientada a objetos; pilhas, filas e listas encadeadas; heaps e filas de prioridade; conjuntos; árvores binárias e de grau N; e árvores binárias de busca.
2022.1 - TAA - Aprendizagem Profunda
2022.1 - Estruturas de Dados 1
2020.2 - TAA - Aprendizagem Profunda
Permitir ao aluno entender o funcionamento das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda e aprender a identificar situações em que pode aplicar cada uma dessas arquiteturas. Apresentação das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning). Redes Neurais Feedforward. Redes Neurais Convolucionais. Máquina Restrita de Boltzmann. Redes Recorrentes. Autoencoder. Redes Generativas Adversarias. Aprendizado por Reforço. Aplicações a problemas de diversas áreas.