Noções básicas de Aprendizado de Máquina;
Regressão Linear e regularização;
K-nearest neighboors;
Regressão Logística;
Introdução aos modelos baseados em Support Vector Machines;
Introdução aos modelos baseados em árvores e técnicas de ensemble;
Introdução às redes neurais artificiais;
Introdução ao aprendizado não supervisionado.

James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R.; Taylor, J. An introduction to statistical learning: With applications in python. Springer, 2023.
Faceli, K.; Lorena, A. C.; Gama, J.; Almeida, T. A.; de Carvalho, A. C. P. F. L. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. LTC, Rio de Janeiro, 2ª ed., 2021.
Raschka, S.; Liu, Y. H.; Mirjalili, V. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python. Packt Publishing Ltd, 2022.
Géron, Aurélien. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. " O'Reilly Media, Inc.", 2022.
Artigos selecionados para o semestre.