Cronograma

Abaixo encontra-se o cronograma planejado para o mini-curso. O material (tópicos e slides) será atualizado semanalmente.

Aula Tópicos Slides Leitura Recomendada Listas
01 Introdução, PAC-Learning e Concentração. Aula 1 (PDF anotado) [SSBD] Sec. 2–5, [MRT] Cap. 2. Extra: Cap. 6 de Hardt&Recht Lista 1
02 Dimensão VC, Classificação Online e Dimensão de Littlestone. Aula 2 (PDF anotado) [SSBD] Cap. 6 e Sec. 21.1, [MRT] Sec 3.3., Extra: Absurdle Lista 2
03 SOA e Predição com Ajuda de Experts. Aula 3 (PDF anotado) [SSBD] Sec. 21.1–21.2, [MRT] Sec 8.2, [MWU Survey] Sec 2 Extra: O resto do survey. Lista 3
04 Aplicações de MWU. Aula 4 [SSBD] Sec. 10, [MRT] Secs 7.1, 7.2, [MWU Survey] Secs 3.2 e 3.6.2. Extra: [MRT] Secs 7.3–7.7. Lista 4
05 Aplicações de MWU (cont.). Aula 5 Tarefa Final
05 Multi-Armed Bandits. Aula 6 [Harvey] Sec. 27.3, [Orabona] Sec 11.1

Referências Bibliográficas

  • [SSBD] Shalev-Shwartz & Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms.
  • [MRT] Mohri, Rostamizadeh, & Talwalkar, Foundations of Machine Learning, 2ed.
  • [CBL] Cesa-Bianchi & Lugosi, Prediction, Learning, and Games.
  • Mais a ser adicionado em breve