Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Unidade Responsável: |
CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO (11.00.43.56.01) |
| Código: |
COMP278 |
| Nome: |
TÓP EM INTE. ARTIF.: MÉTODOS BAYESIANOS DE EST. E RASTREAM |
| Carga Horária Teórica: |
40 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
40 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| 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: |
Sim |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Possui Subturmas: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Quantidade de Avaliações: |
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| Ementa/Descrição: |
Neste curso examinamos métodos de Bayesianos de estimativa e monitoramento. Apresentamos a teoria geral da estimativa Bayesiana. Tratamos de filtros lineares gerais e estendidos de Kalman que são aplicáveis a densidades não-Gaussianas que atendem a várias restrições. Mostramos que para densidades Gaussianas o método de propagação de momentos conduz a diversos métodos bem conhecidos do filtro de Kalman. Por fim, estudamos que a aproximação de uma densidade por um conjunto de amostras Monte Carlo conduz a métodos de filtros de partículas, onde a densidade posterior é propagada no tempo e integrais de momento são aproximadas por momentos amostrais. |
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