Currículo

Reconhecimento e Análise de Padrões 02274

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final os alunos deverão ter adquirido um conhecimento fundamental de cada tipo de sistema e a capacidade de fazer uma boa escolha quando confrontados com aplicações reais. Nomeadamente, deve ser capaz de: O1 - Trabalhar autonomamente e ser competentes em desenho de sistemas de reconhecimento e classificação. O2 - Desenhar e implementar métodos clássicos de agrupamento e classificação e fazer a sua validação. O3 - Extrair características de data em análise. O4 - Compreender a distribuição de informação em análise estatística e qual o significado de uma representação dessa informação.

Programa

CP1. Introdução: diferentes paradigmas em reconhecimento de padrões CP2. Espaço de características, seleção e extração CP3. Medidas de proximidade CP4. Reconhecimento de padrões paramétrico CP5. Reconhecimento de padrões não paramétrico CP6. Algorithm Independent Learning

Método de Avaliação

1 aula teórica e 2 sessão tutorial por semana. Aulas serão de teor essencialmente participativo e ativo.s. | A avaliação é realizada através da realização dum projeto final, apresentado sob a forma dum seminário (20 min.) e um relatório na forma dum artigo de 6 a 10 páginas. Os alunos são encorajados a propor um tópico para o trabalho em próxima relação com a sua tese de doutoramento. A presença nas aulas não é obrigatória.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• - Webb, Copsey, Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition, 2011 - R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, 2nd edition, Wiley, 2014 :

Secundária

• - C. M. Bishop Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006:

Disciplinas de Execução

2019/2020 - 1º Semestre