espm.ml.2019.2

ESPM :: Inteligência Artificial : Machine Learning

Prof. Humberto Sandmann, PhD.

Agenda

Data Conteúdo Material
ago.08 Apresentação e aplicações vídeo: This is A.I. - Discovery Channel - Inteligência Artificial - IBM
15 História, Conceitos e Automação em IA
Impactos na sociedade		 simulador: Moral Machine
vídeo: John McCarthy
vídeo: Andrew Ng: Artificial Intelligence is the New Electricity
artigo: Harvard Business Review - Artificial Intelligence for the Real World
22 Dicussões e apresentação do Colab (ambiente de trabalho) artigo: FAPESP: O mundo mediado por algoritmos
livro: Machine Learning
aplicações: Deep Learning Galery
site: Colab
29 Apresentação de trabalhos: O que é IA? Instruções
Open in Colab Python introdução
set.05 Classificação e Predição
Conceito de distância
Nuvem de dados		 Open in Colab Conceitos básicos
12 k-nearest neighbors (KNN) Open in Colab
19 Principal component analysis (PCA) Open in Colab Normalização e redução
Open in Colab Eigenfaces
26 Discussões e análise dos experimentos Open in Colab Reconhecimento facial - OpenCV: PCA + SVM
out.03 Prova Parcial  
10 Tomada de decisões
Bayesian decision tree		 artigo: What AI-Driven Decision Making Looks Like
Open in Colab Teorema de Bayes
Open in Colab Naïve Bayes for Text Classification
17 Natural language processing (NLP) Open in Colab Redes de Hopfield
Open in Colab RNN: Text Generator : Shakespeare
Open in Colab RNN: Text Generator : Camões
24 Apresentação de trabalhos  
31 Multi layer Perceptron (MLP) Open in Colab Redes Neurais Artificiais (ANN)
artigo: Perceptron
simulador: Playground TensorFlow
Garby
nov.07 Deep learning artigo: Image Classifier - Cats vs Dogs
video: Torsten Wiesel: Exploring the Visual Brain
blog: Adit Deshpande
artigo: Style Transfer - Styling Images with Convolutional Neural Networks
gallery: Deep Learning Gallery
artigo: Temporal Convolutional Network
artigo: Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation
Open in Colab LSTM: Time Series
14 Generative adversarial networks (GANs) simulador: GAN Lab
artigo: Catch me if you can: A simple english explanation of GANs or Dueling neural-nets
artigo: Generative Adversarial Networks — Explained
curso: Introduction to Deep Learning
tutorial: NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks
artigo: Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis
Open in Colab DCGAN
21 Prova Final Apresentação:
- Produto onde o ponto essencial seja Machine Learning
- Estimar técnicas de Machine Learning aplicáveis ao problema
- Implementação (bônus)
dez.05 Substitutivas  

Critérios

Método Percentual
Prova Parcial 25%
Trabalhos 25%
Trabalhos 25%
Prova Final 25%

Referências

News