Testes (30%)

Pequenas avaliações não-cumulativas (sobre apenas um tópico), individuais e sem consulta, em sala de aula com duração de 30 minutos.

  • T1: Regressão Logística
  • T2: Multilayer Perceptron
  • T3: Regularização e Otimização
  • T4: Redes Neurais Convolucionais
  • T5: Redes Neurais Recorrentes
  • T6: Transformers

Trabalhos Práticos (40%)

Implementação individual em Python e Jupyter Notebook de modelos neurais de regressão ou classificação com conjuntos de dados clássicos pré-definidos, com duração de 1-2 semanas.

Projeto Final (20%)

Proposta, implementação e avaliação de um modelo neural para um problema de aprendizado de interesse dos alunos, em grupo, com duração aproximada de 5 semanas.

Participação (10%)

Questionários respondendo a perguntas em sala de aula com duração de 5-15 minutos.