Informações administrativas
| Titulo | Teoria da decisão |
| Duração | 60 |
| Módulo | A |
| Tipo de aula | Tutorial |
| Foco | Técnico — Fundamentos da IA |
| Tópico | Fundamentos da IA |
Palavras-chave
Teorema de Bayes, utilidade máxima esperada, decisão ótima, classificador deBayes, taxa de erro deBayes,
Objetivos de aprendizagem
- Teorema de Bayes
- utilidade máxima esperada
- decisão ótima
- Classificador de Bayes
- Taxa de erro de Bayes
Preparação prevista
Eventos de aprendizagem a serem concluídos antes
Obrigatório para os Estudantes
- Competências em Python e pandas
- Classificador de Bayes ingénuos
- Regressão logística
- Diagrama de influência
Facultativo para Estudantes
- Inteligência artificial: A Modern Approach, 4th Global ed. por Stuart Russell e Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch12-18
Referências e antecedentes para estudantes
- AIMA4e:ch12-18
Recomendado para professores
- Domingos, P. e Pazzani, M., 1997. Sobre a otimização do classificador Bayesiano simples sob perda zero-um. Aprendizagem automática, 29(2), pp. 103-130.
- AIMA4e:ch12-18
Materiais das aulas
Instruções para os professores
- Adaptar o modelo NBN
- Gerar dados sintéticos com várias dimensões (e, opcionalmente, incompletness/níveis de ruído)
- Explorar as regiões de decisão
- Durante as atividades da turma, peça aos alunos que selecionem casos
Calendário/horário
| Duração | Descrição | Conceitos | Atividade | Materiais |
|---|---|---|---|---|
| 15 | Risco global e local, regiões de decisão, erro Bayes | risco | ||
| 15 | Modelos generativos versus preditivos: regressão logística vs. NBN | regressão logística | ||
| 15 | Aprendizagem da rede Naive Bayes a partir dos dados | Rede de Bayes ingénuas | ||
| 15 | Aprendizagem de uma regressão logística a partir de dados | regressão logística |
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.