Conceitos e práticas básicas em Aprendizagem Computacional (Machine Learning), com foco em classificação supervisionada e não-supervisionada. Visão geral do processo de treinamento de máquinas; representação do espaço de entrada e saída; representação da família de funções entrada-saída, técnicas de aprendizado dessas funções; seleção de características; abordagens e técnicas para validação dos resultados de aprendizado.
- Professor: Nina S. T. Hirata