Objetivos da Unidade Curricular

Apreensão dos conceitos básicos das Redes Neuronais e dos principais modelos existentes. Esta apreensão deve traduzir-se quer no conhecimento dos conceitos teóricos e condições de aplicação quer na demonstração de capacidades de utilização e configuração de ferramentas de redes neuronais para a resolução de casos práticos.

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Pré-requisitos

Sem pré-requisitos

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Conteúdos

Introdução às redes neuronais e redes neuronais artificiais

Modelo de neurónio

Perceptrão simples

Modelos de aprendizagem em redes neuronais

Perceptrão multi-camada

Redes de Função de Base Radial

Máquinas de Vetor de Suporte

Máquinas compostas

Mapas Auto-Organizados

Modelos Estocásticos de redes neuronais artificiais

Processamento temporal

Neurodinâmica 

Neurónios Integradores

 

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Descrição detalhada dos conteúdos programáticos

Componente Teórica

Conceitos básicos - modelos de neurónio biológico e artificial. Processos de Aprendizagem. Perceptrão simples. Perceptrão multi-camada e algoritmo de retro-propagação. Redes de Função de Base Radial. Máquinas de Vector de Suporte. Máquinas compostas. Mapas Auto-Organizados. Modelos Estocásticos. Processamento temporal. Redes com realimentação. Neurónios de resposta impulsiva.

 

Componente Teórica-Prática

Resolução de pequenos problemas e de trabalhos com ferramentas de RNs

 

Componente Prática

não aplicável

 

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Bibliografia

Recomendada

Simon Haykin, Neural Networks - a comprehensive foundation, 2nd edition, Prentice-Hall, 1999
W. Gerstner, W. M. Kistler, Spiking Neuron Models, Cambridge University Press 2002.

 

Outros elementos de estudo

software de RN e respectivos manuais

 

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Métodos de Ensino

Aulas teóricas para exposição da matéria; Aulas teórico-práticas de acompanhamento de trabalhos dirigidos; Trabalho autónomo, fora das aulas

 

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Métodos de Avaliação

Trabalhos dirigidos (feitos nas T/P) + Trabalho autónomo + Exame

 

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Língua de ensino

Português ou Inglês, caso necessário