Redes Neurais Artificiais

Nome da disciplina: Redes Neurais Artificiais

Carga horária: 30h

 

Ementa: Definição de modelos conexionistas. Aprendizado em Modelos Conexionistas Arquiteturas básicas: Perceptron, Perceptron Multi­Camadas, Redes RBF, Memórias Associativas: BAM, Redes de Hopfield, Rede de Kohonen, Aplicações

 

Objetivos: Fornecer  ao aluno,  conceitos básicos  e características de modelos conexionistas, apresentando os principais modelos, bem   como, as diversas áreas em que esses modelos podem ser utilizados.

 

Bibliografia básica:

1. HAYKIN, S. Neural Networks: a Comprehensive Foundation, Pearson, 2ª ed. 1999.
2. Freeman and Skapura, Neural Networks: Algorithms, Applications and Programming Techniques, Addison­ Wesley, 1999.
3. BRAGA,A.; CARVALHO, A.; LUDERMIR, T. “Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações”, Livro Técnico e Científico, Rio de Janeiro, 2000