1. Construir modelos aplicados à resolução de problemas concretos;

2. Ser capaz de a partir de um modelo matemático, construir uma implementação computacional numa linguagem apropriada e a partir desta efectuar simulações eficientes;

3. Ser capaz de concluir as vulnerabilidades do modelo e corrigir as respectivas insuficiências, de criticar as soluções encontradas e perceber de que forma estas podem ser melhoradas;

4. Compreender a distinção entre inferência Bayesiana e inferência clássica e aplicar a primeira a problemas de previsão e classificação;

5. Ser capaz de construir modelos gráficos de forma a caracterizar a estrutura de dependências de um problema e, a partir destes, produzir simulações;

6. Ser capaz de compreender o funcionamento de uma rede neuronal e dos respectivos algoritmos de aprendizagem;

7. Distinguir os vários tipos de redes neuronais e os respectivos traços característicos;

Ficha de Unidade Curricular