Ir para o conteúdo principal
Painel lateral
Disciplinas »
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
AACCs/FFLCH
Pró-Reitoria de Pós-Graduação
Outros
Suporte »
Acesso
Perfis
Ouvintes
Docentes
Criação de Disciplinas da USP
Documentação
HelpDesk e Contato
Guia de uso
Sobre
Português - Brasil (pt_br)
Deutsch (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Português - Brasil (pt_br)
Buscar
Fechar
Buscar
Alternar entrada de pesquisa
Acessar
SIN5007 - Reconhecimento de Padrões (2023)
Início
Ambientes
2023
EACH
SIN
SIN5007--2023
Aula 1: Introdução a Reconhecimento de Padrões
"A MELHOR LIVE DE NUTRIÇÃO QUE VOCÊ JÁ VIU" (com D...
"A MELHOR LIVE DE NUTRIÇÃO QUE VOCÊ JÁ VIU" (com Denise Carreiro)
Clique em
"A MELHOR LIVE DE NUTRIÇÃO QUE VOCÊ JÁ VIU" (com Denise Carreiro)
para abrir o recurso.
◄ Livro de Atenção Plena
Seguir para...
Seguir para...
Avisos
Fórum de Dúvidas e Discussões
Prova 1 - 27/10/2023 das 7:00 até 13h
Aula 1: Introdução a Reconhecimento de Padrões
Livro de Atenção Plena
Palestra de Mindfulness promovida pela USP
Aula 2: Pré-processamento e PCA
Material complementar
Aula 3: Seleção de Características
Material complementar
Aula 4: Classificação Bayesiana, Redes Bayesianas e Naive Bayes
Materiais de apoio
Aula 5: Estimação de Desempenho
Material complementar
Aula 6: Árvores de Decisão e Random Forests (PDF da aula completa)
Tema 6 - Vídeo 1: Definição de Árvores de Decisão
Tema 6 - Vídeo 2: Treinamento de Árvores de Decisão
Tema 6 - Vídeo 3: Árvores de Decisão - Outras questões
Tema 6 - Vídeo 4: Random Forests
Plantão de dúvidas de 06/10/2023
Vídeo 1: SVMs Hard Margin - formulação primal
Vídeo 2: SVMs Hard Margin - formulação dual
Vídeo 3: SVMs Soft Margin
Vídeo 4: SVMs não lineares (kernels)
Vídeo 5: Observações gerais sobre SVMs
SVM: Máquinas de Vetores de Suporte (PDF da aula completa)
Material Complementar
Plantão de Dúvidas sobre SVM (em 20/10/2023)
Vídeo 1: Redes Neurais Artificiais: a inspiração biológica
Vídeo 2: Redes Neurais Artificiais: Perceptrons
Vídeo 3: Redes Neurais Artificiais: Redes Perceptron Multicamadas (MLP)
Vídeo 4: Funções de ativação (vídeo externo)
Aula 8: Redes Neurais Artificiais (PDF da aula completa)
Aula 9: Continuação (incluindo deep learning)
Material complementar
TensorFlow - primeiros passos
Aula 10: Comitês, Multiclasse e Multirrótulo
Material complementar
Aula 11: Classificação não-supervisionada
Material complementar
Aula 12: Ética e explicabilidade
Material complementar
Aula 13: Métodos sintáticos
Material complementar
Atividade 1: Descrição do dataset e análise exploratória
Atividade 2: Pré-processamento e PCA
Atividade 3: Seleção de características
Atividade 4: Naive Bayes
Atividade 5: Naive Bayes com calibração de parâmetros e análise de desempenho
Atividade 6: Random Forest (com calibração de parâmetros e análise de desempenho) - 10/11
Atividade 7: SVMs (com calibração de parâmetros e análise de desempenho)
Atividade 8 - Redes Neurais
Trabalho Final
Palestra de Mindfulness promovida pela USP ►