Carga Horária: 30 horas teóricas + 45 horas Lab.
Créditos: 3
Docente: Fernando Moura Pires (Prof. Assoc. UE)

• Introdução à aprendizagem automática
• Exemplos de aplicação
• Conjunto de treino e medidas de incerteza
• Validação de classificadores
• Definição e precisão de um classificador
• Métodos de estimação da probabilidade de erro dum classificador
• Aprendizagem de conceitos
• Formação de agrupamentos lógicos e de conceitos difusos
• Exemplos de algoritmos: CLUSTER/2 E COBWEB/3
• Aprendizagem a partir de exemplos
• Árvores de decisão e regras de classificação
• Exemplos de algoritmos: ID3, CART, C4.5, CN2
• Introdução às redes neuronais
• Redes associativas, de “feed forward”, e não   supervisionadas
• Aprendizagem por reforço