Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Tipo de Disciplina: |
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| Forma de Participação: |
ATIVIDADE ACADÊMICA INDIVIDUAL |
| Unidade Responsável: |
COORDENAÇÃO DE CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA DA COMPUTAÇÃO (11.45.08) |
| Código: |
PCO105 |
| Nome: |
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS |
| Carga Horária Teórica: |
60 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
1. Introdução sobre redes neurais artificiais 2. Neurônio biológico e neurônio artificial 2.1. Neurofisiologia neuronal e modelo matemático 2.2. Redes neurais biológicas 3. Estrutura das redes neurais artificiais 3.1. Perceptron 3.2. Redes de múltiplas camadas 3.3. Aprendizado supervisionado e não-supervisionado 4. Modelos supervisionados 5. Modelos não-supervisionados 6. Modelos Hierárquicos 7. Mapas auto-organizáveis de Kohonen 8. Redes neurais recorrentes 9. Máquinas de vetor de suporte 10. Aplicações 10.1. Reconhecimento e classificação de padrões 10.2. Previsão em Séries Temporais |
| Referências: |
Kernel Methods for Pattern Analysis
, Self-Organizing Maps |
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