Métodos de Ensino e Avaliação

1. Aulas práticas e trabalho autónomo sobre recolha e organização de dados. Por exemplo, os alunos recolhem com telemóvel dados (imagens) sobre espécies e extraem variáveis dessas imagens para organizar uma tabela de dados para classificação ou como input para uma rede convolucional. 2. Aulas teórico-práticas sobre conceitos teóricos sobre aprendizagem automática: formulação dos problemas, regras de decisão, técnicas de procura de soluções, treino e teste, determinação de parâmetros óptimos. 3. Aulas teorico-práticas e trabalho autónomo sobre aplicações computacionais. Os alunos terão que desenvolver a capacidade de escrever e adaptar código (Python) num ambiente apropriado para desenhar e aplicar o classificador sobre os dados e avaliar a precisão. Avaliação: a avaliação consistirá num trabalho, para cobrir os vários conteúdos, a realizar ao longo do semestre, seguida da discussão individual das diversas partes do trabalho, e na realização de questionários nas aulas.