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PPGEE009 - RECONHECIMENTO DE PADRÕES - Turma: 01 (2024.2)

Tópicos Aulas
Não Haverá Aula (10/09/2024)
Não Haverá Aula (12/09/2024)
Não Haverá Aula (17/09/2024)
Aula 00: Apresentação da disciplina (19/09/2024 - 19/09/2024)
Aula 01: Fundamentos de Processos Estocásticos (24/09/2024 - 01/10/2024)
   Cap 2_Livro do Haykin_Processos Estocásticos 
Aula 02: Variáveis Aleatórias Multidimensionais (03/10/2024 - 08/10/2024)
Não Haverá Aula (10/10/2024)

Questões péssoais

Não Haverá Aula (15/10/2024)

FERIADO DO DIA DO PROFESSOR.

Não Haverá Aula (17/10/2024)
Aula 02: Variáveis Aleatórias Multidimensionais (22/10/2024 - 24/10/2024)
    
Inicia em 29/10/2024 às 8h 0 e finaliza em 05/11/2024 às 12h 0
Aula 03: Introdução à Classificação de Padrões (29/10/2024 - 07/11/2024)
  1. Introdução
  2. Normalização dos Dados
  3. Coeficiente de Correlação
  4. Classificador Quadrático
  5. Estimação da Matriz de Covariância
  6. Distribuição Guassiana Multivariada
  7. Contornos da Gaussiana Bivariada
  8. Classificação Binária
    
Inicia em 12/11/2024 às 12h 0 e finaliza em 19/11/2024 às 23h 59
    
Inicia em 14/11/2024 às 12h 0 e finaliza em 28/11/2024 às 23h 59
Aula 04: Introdução à Clusterização de Dados (12/11/2024 - 21/11/2024)
  1. Definições Preliminares
  2. Algoritmo K-Médias
  3. Técnicas de Validação de Agrupamentos
  4. Análise Quantitativa dos Resultados
  5. Análise Qualitativa dos Resultados
  6. Exemplos Variados
    
Inicia em 29/11/2024 às 19h 0 e finaliza em 12/12/2024 às 23h 59
Aula 05: Regressão Linear (26/11/2024 - 03/12/2024)
    
Inicia em 11/12/2024 às 12h 30 e finaliza em 19/12/2024 às 23h 59
Não Haverá Aula (28/11/2024)

Consulta Médica

Não Haverá Aula (05/12/2024)
Aula 06: Aplicações de Transformações Lineares - PCA (10/12/2024 - 12/12/2024)
    
Inicia em 19/12/2024 às 8h 0 e finaliza em 02/01/2025 às 23h 59
Aula 07: Aplicações de Transformações Lineares - Sistema de Auxílio ao Diagnóstico Médico (12/12/2024 - 17/12/2024)
Aula 08: Classificador Não Linear (Rede ELM) (19/12/2024 - 19/12/2024)
Não Haverá Aula (26/12/2024)

RECESSO ESCOLAR

Não Haverá Aula (02/01/2025)

RECESSO ESCOLAR

Não Haverá Aula (07/01/2025)

FÉRIAS DO DOCENTE.

Não Haverá Aula (09/01/2025)

FÉRIAS DO DOCENTE.

Não Haverá Aula (14/01/2025)

FÉRIAS DO DOCENTE.

Não Haverá Aula (16/01/2025)

FÉRIAS DO DOCENTE.

APRESENTAÇÃO DOS SEMINÁRIOS (21/01/2025 - 23/01/2025)
  ARTIGO 1 
TWO-HIDDEN-LAYER EXTREME LEARNING MACHINE FOR REGRESSION AND CLASSIFICATION
  ARTIGO 2 
ROBUST SUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED TWIN EXTREME LEARNING MACHINES FOR PATTERN CLASSIFICATION
  ARTIGO 3 
TWIN EXTREME LEARNING MACHINES FOR PATTERN CLASSIFICATION
Frequências da Turma
# Matrícula SET OUT NOV DEZ JAN Total
19 24 26 01 03 08 22 24 29 31 05 07 12 14 19 21 26 03 10 12 17 19 21 23
1 2024100**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
2 2023100**** 2 0 2 0 0 0 0 2 2 2 2 0 0 2 0 2 0 2 2 2 2 2 0 0 26
3 2024100**** 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 46
4 2024100**** 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Notas da Turma
# Matrícula Unid. 1 Unid. 2 Unid. 3 Prova Final Resultado Faltas Situação
1 2024100**** 7,0 7,5 7,5 7.3 0 AM
2 2024100**** 0,0 0,0 0,0 0.0 46 RF
3 2023100**** 7,0 7,5 7,5 7.3 12 AM
4 2024100**** 7,0 7,5 7,5 7.3 2 AM

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Plano de Curso

Nesta página é possível visualizar o plano de curso definido pelo docente para esta turma.

Dados da Disciplina
Ementa: Introdução aos problemas de reconhecimento de padrões; Teoria Bayesiana de decisão com e sem rejeição; Testes de Neyman-Pearson e Minimax; Cálculo de probabilidade de erro; Introdução à teoria da estimação de parâmetros e aprendizado Baysiano com supervisão; Funções discriminantes lineares e algoritmos de treinamento; Classificação em múltiplas classes e função discriminante linear de Fisher; Métodos de extração e seleção de atributos; Agregação de dados; Técnicas não paramétricas; Uso de redes neurais em classificação de padrões.
Objetivos:
Metodologia de Ensino e Avaliação
Metodologia: Aulas expositivas em quadro branco, com recursos de softwares livres(Octave) para solução numérica de sistemas de equações lineares e não-lineares.

Apresentar ao aluno os principais conceitos da teoria de decisão estatística do ponto devista de reconhecimento de padrões de tal forma que o mesmo possa integrar este conhecimento nas diversas áreas de interesse da Engenharia Elétrica
Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: GOSTARIA DE ESCLARECER SOBRE O CÁLCULO DAS NOTAS:
1) NOTA DA ATIVIDADE 01 (NAT_01): SERÁ A MÉDIA ARITMÉTICA DAS NOTAS DAS TRÊS LISTA DE EXERCÍCIOS

2) NOTA DA ATIVIDADE 02 (NAT_02): SERÁ A MÉDIA PONDERADA DAS NOTAS DOS TRÊS TRABALHOS COMPUTACIONAIS

OBS: A MÉDIA PONDERADA DOS TRÊS TRABALHOS COMPUTACIONAIS DEVE SEGUIR A SEGUINTE FÓRMULA:
NAT_02=[1*(TC_01) + 2*(TC_02) + 3*(TC_03)]/6

3) NOTA DA ATIVIDADE 03 (NAT_03): SERÁ A NOTA INDIVIDUAL DA APRESENTAÇÃO DO ARTIGO NO SEMINÁRIO
PS: A NOTA FINAL DA DISCIPLINA É CALCULADA PELO SIGAA E CORRESPONDE A MÉDIA ARITMÉTICA DAS TRÊS NOTAS (NAT_01, NAT_02, NAT_03).
Horário de atendimento: SEX: 15:00/16:00
Bibliografia: Bibliografia Básica:
• WEBB, A. R.; COPSEY, K. D. Statistical Pattern Recognition. [S.l.]: JohnWiley Sons, 2011.
• BISHOP, C. M. Pattern recognition and machine learning. [S.l.]: Springer,2006.
• DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern classification. [S.l.]: JohnWiley & Sons,2012.

Bibliografia Complementar:
• MARQUES, J. S.; Reconhecimento de Padrões - Métodos Estatísticos e Neuronais, Segunda Edição, IST Press, 2005.
• GONZALEZ, R. C.; WOOD, R. E. Digital image processing, 2nd Edtn. [S.l.]:Prentice-Hall,2008.
• STORK, D. G.; YOM-TOV, E.; WILLIAMS, M. R. Computer manual in MATLAB to accompany pattern classification. [S.l.]: John Wiley & Sons NewYork, 2004.
• NIXON, M. S.; AGUADO, A. S. Feature extraction & image processing for computer vision.[S.l.]: Academic Press, 2012.
• THEODORIDIS, S. et al. Introduction to pattern recognition: a matlab approach. [S.l.]:Academic Press, 2010.
• FAWCETT, T. An introduction to ROC analysis. [S.l.]: Elsevier, 2006. v. 27.861–874 p.
Cronograma de Aulas

Início

Fim

Descrição
10/09/2024
10/09/2024
Não Haverá Aula
12/09/2024
12/09/2024
Não Haverá Aula
17/09/2024
17/09/2024
Não Haverá Aula
19/09/2024
19/09/2024
Aula 00: Apresentação da disciplina
24/09/2024
01/10/2024
Aula 01: Fundamentos de Processos Estocásticos
03/10/2024
08/10/2024
Aula 02: Variáveis Aleatórias Multidimensionais
10/10/2024
10/10/2024
Não Haverá Aula
15/10/2024
15/10/2024
Não Haverá Aula
17/10/2024
17/10/2024
Não Haverá Aula
22/10/2024
24/10/2024
Aula 02: Variáveis Aleatórias Multidimensionais
29/10/2024
07/11/2024
Aula 03: Introdução à Classificação de Padrões
12/11/2024
21/11/2024
Aula 04: Introdução à Clusterização de Dados
26/11/2024
03/12/2024
Aula 05: Regressão Linear
28/11/2024
28/11/2024
Não Haverá Aula
05/12/2024
05/12/2024
Não Haverá Aula
10/12/2024
12/12/2024
Aula 06: Aplicações de Transformações Lineares - PCA
12/12/2024
17/12/2024
Aula 07: Aplicações de Transformações Lineares - Sistema de Auxílio ao Diagnóstico Médico
19/12/2024
19/12/2024
Aula 08: Classificador Não Linear (Rede ELM)
26/12/2024
26/12/2024
Não Haverá Aula
02/01/2025
02/01/2025
Não Haverá Aula
07/01/2025
07/01/2025
Não Haverá Aula
09/01/2025
09/01/2025
Não Haverá Aula
14/01/2025
14/01/2025
Não Haverá Aula
16/01/2025
16/01/2025
Não Haverá Aula
21/01/2025
23/01/2025
APRESENTAÇÃO DOS SEMINÁRIOS
Avaliações
Data Descrição
31/10/2024 1ª Avaliação
28/11/2024 2ª Avaliação
19/12/2024 3ª Avaliação
: Referência consta na biblioteca
Referências Básicas
Tipo de material Descrição
Referências Complementares
Tipo de material Descrição
Notícias da Turma
: Visualizar

Título

Data
APRESENTAÇÃO DE SEMINÁRIO 21/01/2025
SORTEIO DOS ARTIGOS PARA O SEMINÁRIO EM JANEIRO 19/12/2024
CANCELAMENTO DA AULA DE HOJE DIA 28/11 28/11/2024
CANCELAMENTO DA AULA DE HOJE DIA 10/10 10/10/2024
INICIO DAS AULAS 17/09/2024
COMUNICADO IMPORTANTE 12/09/2024
COMUNICADO IMPORTANTE 12/09/2024

SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | sigjb03.ufpi.br.instancia1 vSIGAA_3.12.1353 13/07/2025 11:08