Redes neurais artificiais é um método para solução de problemas através da simulação do cérebro humano, inclusive em seu comportamento, ou seja, aprendendo, errando e fazendo descobertas. São técnicas computacionais que apresentam um modelo inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência.
As técnicas de redes neurais têm sido cada vez mais aplicadas em problemas de difícil modelagem computacional ou em áreas em que um modelo matemático seria complexo demais para ser útil. Áreas como reconhecimento de imagens (câmeras fotográficas, placas de veículos, diagnóstico de doenças por imagem, etc.), processamento de áudio (reconhecimento de voz, interlocutores, filtragem seletiva), previsão de vazão de chuvas e carga elétrica, previsão de índices de bolsas de valores, data mining, jogos com agentes inteligentes, e-mail anti-spam, detecção de intrusão em redes de computadores, entre muitas outras.
Esse curso é oferecido de forma presencial através da disciplina TET00025 – Introdução às Redes Neurais Artificiais junto ao Departamento de Engenharia de Telecomunicações, e de forma mais reduzida e on-line através do Canal YouTube Inteligência Artificial na Prática.
Oferecer uma visão geral de redes neurais artificiais, seus diferentes paradigmas, possibilidades e restrições, bem como estudar as aplicações mais recentes em nosso dia-a-dia e destacar a importância do estudo nesta área.
Aula 01 – Redes Neurais Biológicas
Aula 02 – Perceptrons de Camada Única
Aula 03 – Perceptrons de Múltiplas Camadas I
Aula 04 – Perceptrons de Múltiplas Camadas II
Aula 05 – Introdução ao pacote Scikit Learning
Aula 06 – Máquinas de Vetores de Suporte
Aula 07 – Redes de Kohonen
Aula 08 – Mapas Autorganizáveis
Aula 09 – Redes ART Modificadas
Aula 10 – Pré-processamento e Redução de Dimensão
Aula 11 – Detecção de Anomalias
Aula 12 – Redes Convolucionais
