Logística

Avaliação

Calendário

Aprendizado Profundo

Aprendizado de Máquina compreende uma subárea da Inteligência Artificial na qual a modelagem de um problema e suas respectivas regras e hipóteses são aprendidas de forma automática a partir dos dados disponíveis. Esse tipo de abordagem tem ganho força em diversas áreas como biologia, neurociências, controle de tráfego, indústria automobilística e, mais recentemente, geociências. O objetivo do curso aqui descrito é na exploração de sub-área de aprendizado denominada de Aprendizado Profundo (Deep Learning).

Logística de Aulas

Sala 2014 do ICEX Terça e Quinta ‘as 9:25

Esta disciplina será lecionada por 5 professores do DCC, cada um cuidando de mais ou menos 3 semanas seguidas de material:

• Gabriel Coutinho (redes neurais multi-camadas)
• Pedro Olmo (redes convolucionais)
• Renato Assunção (generative adversarial networks)
• Flavio Figueiredo (redes recorrentes)
• Douglas Macharet (aplicações em visão e robótica)

O curso inicia-se no dia 24 de agosto, uma quarta-feira, e será encerrado no dia 14 de Dezembro. Ao longo do curso teremos 5 provas, ao final de cada uma da seção de cada professor, cada uma delas valendo 12 pontos. A prova vai cobrar o domínio da teoria e do uso prático dos modelos de deep learning aprendido nos exercícios práticos. Haverá um conjunto de exercícios teóricos e práticos que não serão avaliados, sendo utilizados para estudos para as provas.

Avaliação

Além dos 60 pontos de prova, um projeto valendo quarenta pontos será requisitado dos discentes. Tal projeto deve apresentar uma revisão de literatura, que vale 10 pontos. Por fim, os 30 pontos restantes são do desenvolvimebto do projeto.

Isto totaliza os 100 pontos da disciplina.

Provas

Cada professor irá realizar uma prova com o assunto da sua matéria. Tal prova terá duração de 1:40h (uma hora e quarenta) após o início da mesma. A prova será realizada em sala de aula!

1. 19/09/2022 - 12 pts
2. 10/10/2022 - 12 pts
3. 07/11/2022 - 12 pts
4. 28/11/2022 - 12 pts
5. 14/12/2022 - 12 pts

Projeto

1. Grupos de 3 ou 4 alunos
2. Pelo menos duas figuras de resultados
3. Pode ser focado em aplicações de aprendizado profundo para sua pesquisa
4. Ou em algo inovador de aprendizado profundo

Entregas do Projeto

1. 13/11/2022 - Revisão dos trabalhos relacionados em formato de survey - 10 pts
   1. 4 ou 5 páginas, com uma introdução
   2. Inserir o seu problema, além do fator inovador do mesmo
   3. Pense que isso será a seção Introdução (1 pg para 1pg e meia) e trabalhos relacionados do seu artigo. Apenas queremos um trabalhos relacionados bem detalhado.
   4. Formato: ICML2021 Template - Overleaf, Online LaTeX Editor
2. 18/12/2022 - Relatório em formato de artigo do ICML - 35 pts
   1. Até 10 páginas com a revisão acima. Ou seja, imagine que você em entre 5 e 6 pgs a mais para mostrar seu projeto
   2. Inglês ou Português
   3. Formato: ICML2021 Template - Overleaf, Online LaTeX Editor

Calendário