Universidade Federal de Alagoas Maceió, 30 de Julho de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (11.00.43.56.07)
Código: PPGI017-10
Nome: TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO VISUAL E INTELIGENTE: APRENDIZAGEM PROFUNDA
Carga Horária Teórica: 30 h.
Carga Horária Prática: 30 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 3
Ementa/Descrição: Conceitos básicos de aprendizagem supervisionada; Classificador perceptron; Método do Gradiente Estocástico; Perceptron multicamadas e o algoritmo de retro-propagação; Processamento de Imagens por convolução; Redes Neurais Convolucionais; Autoencoders; Redes Neurais Recorrentes.
Referências: Intel AI Academy: deep learning course. Moacir A. Ponti and Leonardo S. F. Ribeiro and Tu Bui, John Collomosse, 2017. Everything you wanted to know about Deep Learning for Computer Vision but were afraid to ask. Tutorials of Sibgrapi 2017. Le, Q. V. (2015). A Tutorial on Deep Learning Part 1: Nonlinear Classifiers and The Backpropagation Algorithm. Google Brain. Le, Q. V. (2015). A Tutorial on Deep Learning Part 2: Autoencoders, Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks. Google Brain. Velho, L., Frery, A. C., & Gomes, J. (2009). Image processing for computer graphics and vision. Springer Science & Business Media.

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