A disciplina parte do pressuposto de que existem 15 semanas efectivas de aulas com uma carga horária de 4 horas/semana das quais 2 são teóricas e 2 práticas.
Encontra-se decomposta nos seguintes capítulos:
| Cap. 1. – Introdução ao Reconhecimento de Padrões Cap. 2. – Discriminação de Padrões Cap. 3. – Classificação Estatística Cap. 4. – Redes Neuronais Cap. 5. – Técnicas de Agrupamento de Dados (Clustering) Cap. 6. – Máquinas de Vectores de Suporte Cap. 7. – Combinação de Classificadores |
Seguem-se os planos detalhados das aulas teóricas e práticas. Como é natural, procura-se que haja uma paralelismo entre a teórica e a prática, evitando, consoante a matéria leccionada, fazer uma diferenciação estanque, de forma a permitir uma forte versatilidade dentro da temática que for sendo abordada. Dada a natureza da disciplina, e o seu posicionamento na OT de Sistemas e Computação como cadeira opcional do último ano, as aulas práticas, PLs, recorrerão a programas que ilustrem os conceitos teóricos e práticos. A avaliação, como referido no Capítulo 4 será efectuada com base numa componente teórica e prática.