Informações administrativas
| Titulo | Encaixe e otimização do modelo |
| Duração | 60 |
| Módulo | A |
| Tipo de aula | Palestra |
| Foco | Técnico — Fundamentos da IA |
| Tópico | Fundamentos da IA |
Palavras-chave
regressão logística, encaixe do modelo, otimização, descida do gradiente, método de Newton, estabilidade numérica,
Objetivos de aprendizagem
- Para adquirir conhecimento demonstrável do que a regressão logística é
- Adquirir conhecimentos demonstráveis da inferência de ML em modelos não conjugados através de descida de gradiente
- Adquirir conhecimentos demonstráveis sobre a conceção e implementação de algoritmos de otimização baseados em gradientes
Preparação prevista
Eventos de aprendizagem a serem concluídos antes
Obrigatório para os Estudantes
- Analise os fundamentos da inferência Bayesiana e a máxima probabilidade
- Revisão do cálculo do vetor elementar
Facultativo para Estudantes
Nenhuma.
Referências e antecedentes para estudantes
Nenhuma.
Recomendado para professores
- Familiarizar-se com o material de demonstração
Materiais das aulas
Instruções para os professores
Cobrir os tópicos no esboço da lição e demonstrar os conceitos usando o bloco de notas interativo (relação entre o número de iterações, valor de perda e limite de decisão, mostrar vários algoritmos e o efeito da taxa de aprendizagem). Dê uma breve visão geral do código.
Calendário/horário
| Duração (min) | Descrição | Conceitos |
|---|---|---|
| 5 | Introdução à classificação linear | classificação binária, limite de decisão |
| 15 | Definição de um modelo de regressão logística | densidade condicional de classe, função sigmoide, regressão logística |
| 15 | Estimativa da probabilidade máxima | crossentropia binária, taxa de aprendizagem, descida gradiente |
| 10 | Pormenores da execução e estabilidade numérica | estabilidade numérica, sobrecarga |
| 10 | Algoritmos avançados | Método de Newton, pesquisa de linha |
| 5 | Demonstração |
Agradecimentos
O programa de mestrado em IA centrado no ser humano foi cofinanciado pelo Mecanismo Interligar a Europa da União Europeia ao abrigo de subvenções CEF-TC-2020-1 Competências Digitais 2020-EU-IA-0068.