Introduzir os principais conceitos, técnicas e ferramentas referentes a ciência de dados. O curso visa prover teoria e prática a fim de que os alunos possam aplicar as novas técnicas e ferramentas estudadas em problemas reais.
Apresentar os aspectos fundamentais e principais algoritmos de aprendizado de máquina, que investiga técnicas para desenvolver algoritmos capazes de aprender, ou melhorar seu desempenho, utilizando exemplos de situações previamente observadas. Serão investigados algoritmos que seguem diferentes paradigmas, incluindo algoritmos baseados em procura (algoritmos de inducao de arvores de decisao e de conjuntos de regras, redes neurais artificiais (perceptron e multilayer perceptron), modelos probabilisticos (regressão logística e naive Bayes) e algoritmos baseados em distancia. Além do estudo dos algoritmos de aprendizado baseados em diferentes paradigmas, será estudada a realização experimentos com desses algoritmos para entender como eles induzem conhecimento utilizando aplicações reais.
O objetivo deste curso é fornecer aos alunos uma base sólida na área de Computação Evolutiva, apresentando principalmente métodos de projeto e de aumento de desempenho de Algoritmos Evolutivos (AEs). Mostra-se uma visão geral e atual da área.
Desenvolver a capacidade empreendedora dos alunos, estimulando e dando ferramentas àqueles cuja vocação profissional estiver direcionada à criação de um empreendimento com foco em inovação tecnológica.