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Redes Neurais 1 (ELE2394)

stricto sensu Unidade: DEE


Descrição | Objetivos | Ementa | Cursos | Pré-requisitos | Professores | Bibliografia
Avaliação | Carga Horária | Outras Informações | Ementa Detalhada | Downloads

Descrição

Redes Neurais são redes inspiradas na estrutura do cérebro, com o objetivo de apresentar características similares ao comportamento humano, tais como: aprendizado, associação, generalização e abstração. As Redes Neurais são compostas por diversos elementos processadores (neurônios artificiais), altamente interconectados, que efetuamoperações simples, transmitindo seus resultados aos processadores vizinhos. Devido à sua estrutura, as Redes Neurais são bastante efetivas no aprendizado de padrões a partir de dados não-lineares, incompletos, com ruídos e até compostos de exemplos contraditórios. Exemplos de aplicações típicas são: reconhecimento de padrões (imagens, texto, voz etc); previsão de séries temporais; classificação.

 
Objetivos

Introduzir a teoria das Redes Neurais Artificiais, conceitos básicos e principais algoritmos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, fornecendo subsídios para que o aluno saiba discernir quando se deve utilizar as Redes Neurais como ferramenta; apresentar ferramentas de software de Redes Neurais; e exemplificar sua aplicação em sistemas deprevisão, apoio à decisão, classificação e reconhecimento de padrões.

 
Ementa

Características Básicas: Aprendizado, Associação, Generalização e Robustez; Histórico; Estrutura do Neurônio Artificial; Estruturas de Interconexão; Tipos de Aprendizado -Supervisionado e Não-Supervisionado; Algoritmos de Aprendizado: Perceptron, Algoritmos de Mínimos Quadrados, Retropropagação de erros (Back Propagation) e suas variações, Aprendizado Competitivo, Mapas auto-organizaveis (Som self-organizing maps), Redes neurais probabilisticas (PNN Probabilistic Neural Networks), Redes de Função de Base Radial (RBF Radial Basis Functions); Aplicações.

 
Cursos
  • Mestrado / Doutorado em Engenharia Elétrica

  •  
    Pré-requisitos
    Nenhum pré-requisito encontrado para ELE2394
     
    Professores

    Marley Maria B. R. Velasco
    Sala: 21 do Anexo - 4º andar (Leme)
    E-mail: marley@ele.puc-rio.br

     
    Bibliografia

    Simon Haykin Neural Networks a comprehensive foundation, Macmillan College Publishing CO, 1999.T. Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer-Verlag, 1997.

     
    Avaliação
    Não disponível.
     
    Carga Horária

    Quinta feira de 16:00 - 19:00 3 créditos.

     
    Outras Informações
    Não disponível.
     
    Ementa Detalhada
    Não disponível.
     
    Donwloads

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