Programação
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Apresentação da aula dada a distância.
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Sistemas Conservativos e Estabilidade Estrutural
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Esta aula tratou do teorema da variedade central: enunciado e aplicação.
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Nesta aula foram estudados exemplos de aplicação do teorema da variedade central.
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Conceito de entropia informacional
Instruções para a terceira iteração do projeto
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Medidas de complexidade
Complexidade de Kolmogoróv
Medida LMC
Medida SDL
Medidas de complexidade em séries temporais
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Modelo epidemiológico para a Covid-19
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Nesta aula foram apresentados os conceitos gerais de aprendizado de máquina:
modelos, tarefas, funcionalidades.
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Nesta aula foram estudados os modelos de aprendizagem de máquinas:
geométricos
probabilísticos
lógicos
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Nesta aula (08/05/2020) foram estudados os modelos:
Geométrico
Probabilístico
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula foram estudados os diversos aspectos da construção das funcionalidades de um sistema com aprendizagem de máquina.
- Construção
- Avaliação
- Interações
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula foram estudados os diversos aspectos da construção das medidas de desempenho de um sistema com aprendizagem de máquina.
- Acurácia
- Precisão
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (27/05/2020) foram desenvolvidos os seguintes temas relativos a "Aprendizagem de Máquina":
- Construção de classificadores;
- Desempenho de classificadores;
- Medidas de perdas.
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Nesta aula (29/05/2020) foram estudados os diversos aspectos da construção de classificadores.
- Ranqueamento
- Desempenho
- Otimização de limiares
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (05/06/2020) foram estudados os estimadores de probabilidade:
- Conceito
- Projeto
- Calibração
- Desempenho
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Nesta aula (10/06/2020) foram estudados os classificadores multi-classes:
- Projeto
- Calibração
- Desempenho e matrizes de codificação
- Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (17/06/2020) estudamos os conceitos introdutórios de informação quântica:
Notação de Dirac
Base de Hadamard
Espaço de Hilbert
Operadores de medida
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Nesta aula (19/06/2020) a notação de Dirac e o interferômetro de Mach-Zendher foram apresentados como requisitos básicos para o entendimento do processamento da informação quântica.
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Nesta aula (26/06/2020) os seguintes pontos a respeito de informação quântica foram abordados:
- impossibilidade de cópia
- matriz densidade
- entrelaçamento
- criptografia
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Neste primeiro tópico foram apresentados, presencialmente, as principais características dos projetos de sistemas complexos em engenharia: sistema aberto, não linearidades, emergência, auto-organização e incompletude.
Foi solicitada a tarefa de escolha individual de um projeto de engenharia e, com base nas leituras recomendadas em aula, esse projeto deve ser colocado no contexto de engenharia da complexidade.
Essa atividade permeou a primeira semana de aulas e os trabalhos foram entregues em papel.
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Artigos publicados pela revista "Estudos Avançados"
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Artigos publicados pela revista "Estudos Avançados"
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As aulas dadas nos dias 21/02, 28/02, 04/03, 06/03, 11/03 e 13/03 de 2002 versaram sobre tópicos iniciais a respeito de Dinâmica não linear, enfatizando a descrição dos sistemas por equações diferenciais parametrizadas. A ênfase foi raciocinar via "Teoria Qualitativa de Equações Diferenciais", associando famílias de soluções a regiões do espaço de parâmetros.
Os tópicos estudados foram:
- Equações de estado e linearização
- Teorema de Hartman-Grobman
- Sistemas de segunda ordem: equilíbrio
- Generalização dos critérios de estabilidade do equilíbrio para ordens superiores
- Oscilações: ciclos-limite
- Teorema de Bendixson: existência de oscilações
- Índices de Poincaré: localização de oscilações
Tarefas:
1 - Continuação do projeto inicial contextualizando-o à teoria de sistemas dinâmicos
2- "Cob-web" dos mapas propostos
Referências:
1- Guckenheimer & P. Holmes, Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems and Bifurcation of Vector Fields, New York: Springer, 1983.
2- L. H. A. Monteiro - Sistemas Dinâmicos
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A aula de 25/03/2020 foi dada a distância. Foram abordados os tópicos:
- Estabilidade de soluções periódicas
- Mapas unidimensionais
- Mapa Logístico
- Mapa de Poincaré
As referências são as mesmas anteriores (Guckenheimer & Holmes, LHA Monteiro)
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Na aula de 27/03/2020 foram estudados os tópicos:
- Comportamento Assintótico
- Conjuntos Limites
- Perturbações de Parâmetros
- Equivalência Topológica
- Estabilidade Estrutural
As referências são as mesmas Guckenheimer & Holmes e L.H.A. Monteiro
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Na aula de 01/04/2020 foram apresentados os seguintes tópicos:
- Exemplos de sistemas conservativos
- Teorema de Bendixson-Poincaré
- Critério de Dulac
- Trajetórias homoclínicas e heteroclínicas
- Método das isóclinas
- Teorema de Peixoto
As referências são Guckenheimer & Holmes e L. H. A. Monteiro
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Na aula de 03/04/2020 foram abordados os tópicos:
- Exemplos de variedades centrais
- Teorema da Variedade Central
- Teorema de Henry-Carr
- Algoritmos para obtenção da dinâmica sobre a variedade central
As referências são os livros Guckenheimer & Holmes e L. H. A. Monteiro
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Na aula de 15/04/2020 foram estudados:
- Teorema de Henry-Carr
- Variedade central expressa como série de Taylor
- Exemplos
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Na aula de 17/04/2020 estudamos o conceito de medida de informação:
- Definição de Entropia
- Cálculo da entropia máxima
- Definição de complexidade computacional
Referência:
Emmanuel Desurvire – Classical and Quantum Information Theory – Cambridge University Press – 2009
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Nesta aula (24/04/2020) foram estudadas as medidas de complexidade:
Kolmogoróv
LMC/SDL
Séries temporais
Referência: Desurvire
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Na aula de 29/04/20020 foram apresentados os conceitos gerais do assunto:
- Tarefa
- Modelo
- Funcionalidade
- Aprendizado: supervisionado e não supervisionado
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (06/05/2020) foram estudados os modelos:
Geométrico
Probabilístico
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (08/05/2020) foram estudados os modelos:
Probabilístico
Lógico
Híbrido
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (13/05/2020) foram estudados os diversos aspectos da construção das funcionalidades de um sistema com aprendizagem de máquina.
- Construção
- Avaliação
- Interações
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (15/05/2020) foram estudados os diversos aspectos da construção das funcionalidades de um sistema com aprendizagem de máquina.
- Construção
- Avaliação
- Interações
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (27/05/2020) foram desenvolvidos os seguintes temas relativos a "Aprendizagem de Máquina":
- Construção de classificadores;
- Desempenho de classificadores;
- Medidas de perdas.
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Nesta aula (29/05/2020) foram estudados os diversos aspectos da construção de classificadores.
- Ranqueamento
- Desempenho
- Otimização de limiares
Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (05/06/2020) foram estudados os estimadores de probabilidade:
- Conceito
- Projeto
- Calibração
- Desempenho
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Nesta aula (10/06/2020) foram estudados os classificadores multi-classes:
- Projeto
- Calibração
- Desempenho e matrizes de codificação
- Referência: Machine Learning - Peter Flach - Cambridge University Press - 11a edição - 2017
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Nesta aula (17/06/2020) estudamos os conceitos introdutórios de informação quântica:
Notação de Dirac
Base de Hadamard
Espaço de Hilbert
Operadores de medida
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Nesta aula (19/06/2020) a notação de Dirac e o interferômetro de Mach-Zendher foram apresentados como requisitos básicos para o entendimento do processamento da informação quântica.
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Nesta aula (26/06/2020) os seguintes pontos a respeito de informação quântica foram abordados:
- impossibilidade de cópia
- matriz densidade
- entrelaçamento
- criptografia
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