Departamento de Informática (UM)

Aprendizagem e Extração de Conhecimento

14850 [9407V8]

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica [MIEBIOME]

S1

José Manuel Ferreira Machado

Objetivos

As matérias que são objeto de tratamento na unidade curricular emanam da área de conhecimento que, em larga medida, se situa, entre outras, na intersecção das áreas científicas da Inteligência Artificial, das Bases de Dados e Bases de Conhecimento, da Biologia e da Psicologia.
É objetivo desta unidade curricular a introdução dos discentes aos sistemas de aprendizagem e aos sistemas de extração de conhecimento, e sua aplicação na conceção e implementação de sistemas inteligentes ou de apoio à decisão.

Programa

1. Sistemas de aprendizagem;
2. Extração de conhecimento;
3. Inteligência evolutiva;
4. Estudos de complexidade.

Bibliografia

Tom Mitchell, "Machine Learning", McGraw-Hill Series in Computer Science, 1997.

Ian Witten, Eibe Frank, "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with JAVA Implementations", 2nd Edition, Morgan Kaufmann, 2005.

José Machado and António Abelha, Applying Business Intelligence to Clinical and Healthcare Organizations, IGI Global, 2016.

Resultados da aprendizagem

Pretende-se alcançar os seguintes resultados de aprendizagem:
- Identificar, descrever e definir os principais conceitos relacionados com Sistemas de suporte à decisão, processamento analítico de dados, Data Warehousing, Mineração de Dados e Aprendizagem Máquina.
- Procurar, utilizar, classificar e avaliar aplicações de software nas áreas anteriores.
- Selecionar as metodologias apropriadas e aplicar software disponível mais recomendado na resolução de problemas reais de análise de dados e tomada de decisão na área biomédica.
- Analisar os resultados de ferramentas de Processamento Analítico ou Mineração de Dados de forma a poder tirar conclusões úteis da sua utilização.
- Conhecer e ser capaz de implementar os principais algoritmos relacionados com técnicas de Aprendizagem Máquina e Mineração de dados.

Método de avaliação

1. - Estudo dirigido;
- Ensino por fichas;
- Ensino por módulos.
2. Métodos de Ensino Socializado:
- Discussão em pequenos grupos;
- Discussão dirigida;
- Brainstorming;
- Palestra.
3. Métodos de Ensino Sócio Individualizado:
- Projeto;
- Problemas;
- Pesquisa.
Métodos de avaliação

A avaliação da aprendizagem envolve dois instrumentos de avaliação: um trabalho de estudo, de carácter individual, concretizando uma componente prática individual, e um trabalho de desenvolvimentos experimentais e escritos, a realizar em grupo, consubstanciando uma componente prática de grupo. Tanto a componente individual como a componente de grupo têm limite de execução temporal bem definido, nunca excedendo o período letivo, exigindo-se, ainda, a realização de todos os trabalhos enunciados. A não entrega dos trabalhos dentro dos prazos estabelecidos acarretará uma penalização de 25% na respetiva classificação. A classificação final é dada na forma: - 50% da classificação provém da componente prática individual; - 50% da classificação provém da componente prática de grupo. É considerado aprovado o aluno cuja nota final seja superior ou igual a 10 (dez) valores, sendo obrigatório ter classificação positiva em todos os instrumentos de avaliação.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: José Manuel Ferreira Machado; Dep.: DI; Horas: 0.
Turno: PL 1; Docente: Hugo Daniel Abreu Peixoto; Dep.: DI; Horas: 0.