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Caracterizar os algoritmos e teorias da área de aprendizado de máquina relacionados a técnicas para desenvolver algoritmos que podem aprender, ou melhorar seu desempenho, utilizando exemplos de situações previamente observadas. Além do estudo dos algoritmos gerais de aprendizado baseados em diferentes paradigmas, utilizar e realizar experimentos com versões especificas implementadas desses algoritmos para melhor compreensão de como eles induzem conhecimento utilizando aplicações reais.
Familiarizar os estudantes com as várias estruturas da informação, buscando habilitá-los a contar com esses recursos no desenvolvimento de outras atividades de ciências de computação.
Familiarizar os estudantes com as várias estruturas da informação, buscando habilitá-los a contar com esses recursos no desenvolvimento de outras atividades de ciências de computação.
Apresentar métodos e algoritmos clássicos para agrupamento de dados amplamente utilizados na prática. Abordar a validação de grupos de dados. Ilustrar aplicações práticas de ferramentas para agrupamento de dados.
Familiarizar os estudantes com as várias estruturas de representação de informação, buscando habilitá-los a utilizá-las de maneira eficiente na resolução de problemas que requerem tratamento computacional.
Familiarização com os conceitos básicos de computadores e da computação, de resolução algorítmica de problemas propostos; de linguagens de programação de alto nível com aplicações numéricas e não numéricas, oferecendo ao estudante um primeiro contato com o uso de computadores para desenvolvimento de programas e com os problemas da computação em geral.
A disciplina apresenta aos alunos, num enfoque prático, as ferramentas e os conceitos básicos de programação de computadores. O aluno aprenderá a desenvolver programas utilizando técnicas básicas de programação estruturada, bem como algoritmos de busca e ordenação relevantes e o conceito de tipos de dados. Concomitantemente se familiarizará com a utilização de ferramentas necessárias para a execução dessas tarefas. O curso também oferece um primeiro contato com o uso de computadores para desenvolvimento de programas.
Introduzir o aluno à metodologia de pesquisa científica em visualização e imagens e desenvolver habilidades necessárias a um pesquisador, auxiliando na condução de suas pesquisas, bem como proporcionando sua familiarização com a linguagem e rigor científico.
Fornecer ao aluno os principais conceitos de Mineração de Dados, enfatizando as técnicas mais utilizadas para aplicações práticas.
Revisar as estruturas de dados básicas vistas na graduação e apresentar estruturas mais complexas, com base em definições mais formais dos tipos de dados. Estudar com mais rigor os algoritmos relacionados, explorando o processo de busca de uma solução ótica.

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