Técnicas de Pré-Processamento e Mineração de Dados para Engenharia

Ementa: Técnicas de pré-processamento de sinais que sejam úteis no âmbito da Engenharia Elétrica; Extração de características de conjuntos de dados estruturados e não estruturados; Cálculos matemáticos e estatísticos para extração de características; Extração de características provenientes de Transformadas de Fourier e Transformadas Wavelet; Mineração de Dados visando avaliar as características extraídas; Seleção de Características (Feature Selection); Introdução ao Aprendizado de Máquina; Regressão e Classificação de Dados; Agrupamento de Dados.

Pre-Processing Techniques and Data Mining for Engineering

Course Description: In this course, the following will be presented: Useful signal preprocessing techniques in Electrical Engineering; feature extraction of structured and unstructured data sets; mathematical and statistical calculations for feature extraction; Wavelet and Fourier Transforms in feature Extraction; Data Mining aimed at evaluating Extracted Features; Feature Selection; Introduction to Machine Learning; Data Regression and Classification; Data Clustering.