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Rio Grande, 20 de setembro de 2017

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Disciplina:
Aprendizado de Máquina Aplicado à Bioinformática

 


 

Carga Horária: 45

Créditos: 3

Linha de Pesquisa: Mineração de Dados e Biologia Computacional

Ementa:

Introdução a probabilidades e modelos probabilísticos.  Cadeias de Markov escondidas (HMMs). Alinhamento de pares de seqüências biológicas com HMMs.  Aprendizagem de Árvores de Decisão. Aprendizagem Bayesiana. Aprendizagem Não-Supervisionada: algoritmos de agrupamento e aplicação para a análise de expressão gênica. Engenharia reversa de redes biológicas, Redes de relevância, Modelos gráficos Gaussianos e Redes Bayesianas. 

 



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