Departamento de Informática (UM)

Sistemas Inteligentes para a Bioinformática

15889 [ME37ME3700004770]

Mestrado em Bioinformática [MBINF]

S1

Miguel Francisco Almeida Pereira Rocha

Objetivos

A unidade curricular pretende dotar os alunos de competências avançadas em áreas como a mineração de dados, a aprendizagem máquina e outras tecnologias relacionadas com os sistemas inteligentes. Os tópicos do programa incluem a abordagem de alguns destes conceitos, métodos e ferramentas (objetivo 1), bem como a sua aplicação avançada na área da Bioinformática (objetivos 2 e 3). Em cada um dos tópicos está implícita a sua implementação usando uma linguagem de programação com vista ao atingir do objetivo 4 (também listado como penúltimo item do programa). bem como a utilização das ferramentas para desenvolver programas e scripts (objetivo 5; listado como último ponto do programa).

Programa

- Tópicos avançados de Aprendizagem Máquina e Mineração de Dados: seleção de atributos, otimização de modelos e hiperparâmetros, conjuntos de modelos, regularização, meta-aprendizagem.
- Redes neuronais artificiais: conceitos, algoritmos de treino, aplicações.
- Modelos de deep learning: conceitos, arquiteturas, algoritmos de treino e otimização de modelos, aplicações.
- Aplicações biológicas da Mineração de Dados e Aprendizagem Máquina.
- Mineração de textos biomédicos: métodos e aplicações.
- Computação evolucionária e outras metaheurísticas de computação natural.
- Implementação de algoritmos de aprendizagem máquina em Python.
- Ferramentas/bibliotecas em python para mineração de dados e aprendizagem máquina.

Bibliografia

I. Witten, E. Frank, M. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan-Kaufmann, 3rd edition, 2011.
T. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.
M. Rocha, P. Cortez, J. Neves; Análise Inteligente de Dados – Algoritmos e Implementação em Java; FCA; 2008.
F. Chollet. Deep Learning in Python, Manning, 2018.
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep Learning, MIT Press, 2016.
Evolutionary Computation in Bioinformatics by Fogel & Corne, Morgan Kaufmann, 2002.
P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics, the machine learning approach, 2001.
L.P. Coelho, W. Richert. Building Machine Learning Systems with Python. 2nd edition, Packt, 2015.

Resultados da aprendizagem

O objetivo da UC é apresentar métodos e tecnologias provenientes da área de sistemas inteligentes, com ênfase na aprendizagem máquina e mineração de dados, focando na sua aplicação a problemas no campo da bioinformática. Os objetivos de aprendizagem são:
1. Compreender os principais conceitos e métodos no campo dos sistemas inteligentes, com ênfase para as áreas da aprendizagem máquina e da mineração de dados.
2. Aplicar métodos e tecnologias de sistemas inteligentes, aprendizagem máquina e mineração de dados na resolução de problemas relevantes na área de bioinformática.
3. Aplicar ferramentas de mineração de dados e aprendizagem máquina na análise de dados biológicos em larga escala.
4. Implementar os principais algoritmos de aprendizagem máquina usando uma linguagem de programação.
5. Desenvolver programas usando conceitos das áreas de sistemas inteligentes, aprendizagem máquina e mineração de dados com recurso a linguagens de programação e bibliotecas de software existentes.

Método de avaliação

(i) avaliação contínua individual: submissão de questões e exercícios (peso de 20 a 40%).
(ii) trabalhos práticos em grupo (peso de 60 a 80%).

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Miguel Francisco Almeida Pereira Rocha; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: João Filipe Silva Correia; Dep.: DI; Horas: 15.