Deep Learning Aplicado
Cursos Mestrado em Engenharia Informática e Tecnologia Web
Código: 22292
Departamento: DCET
ECTS: 6
Área científica: Engenharia Informática
Total de horas trabalho: 156
Total de horas de contacto: 30

Esta unidade curricular visa proporcionar aos estudantes uma visão geral sobre técnicas avançadas de aprendizagem computacional e analítica (de dados).

Ao concluir esta unidade curricular os alunos devem entender e aplicar os principais modelos de aprendizagem computacional de reconhecimento de padrões.

  1. Fundamentos de deep learning.
  2. Redes neurais.
  3. Fundamentos de aprendizagem máquina.
  4. Redes neurais convolucionais (CNNs).
  5. Redes neurais recorrentes.
  6. Codificadores.
  7. Redes adversárias.
  8. Redes generativas.

Bibliografia Principal
 
François Chollet, Deep Learning with Python, Second Edition, 2021, ISBN 9781617296864
 
Bibliografia Complementar
 
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2007 1.
 

Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, O'Reilly Media, 2017

 

A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.