Fundamentos Biológicos; Neurônio Artificial; Arquitetura das redes neurais; Perceptron e Adalaine; Normalização
dos
dados; Redes MLP; Rede de funções de base radial; Modelo de Hopfield; Modelo de Kohonen; Redes recorrentes e
Algoritmo Backpropagation.
Objetivos da disciplina
Apresentar os conceitos básicos de redes neurais, suas formas de organização e mecanismos de funcionamento.
Conteúdo programático
Introdução às Redes Neurais Artificiais
Arquiteturas de redes, preparação dos dados e modelos lineares
Redes Neurais Multilayer Perceptron (MLP) e o Algoritmo de Retropropagação
Otimização, treinamento e regularização em redes MLP
Introdução às redes de funções de base radial (RBF) e aos mapas auto-organizáveis (SOM)
Máquinas baseadas em energia: Boltzmann e Hopfield
Redes recorrentes e suas principais arquiteturas
Revisão
Bibliografia
Bibliografia Base
LUGER, George F. Inteligência artificial. Pearson, 2013.
HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Prática. Bookman, 2011.
CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João.
Inteligência.
Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC, 2011.
Bibliografia Complementar
AVILA, R. N. P. Inteligência Artificial - Redes Neurais e Robótica; Ciência Moderna, 2016.
CARVALHO, A. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC, 2011.
ROSA, J. L. G. Fundamentos da Inteligência Artificial. LTC, 2011.
LIMA, I.; PINHEIRO, C.; OLIVEIRA, F. S. Inteligência Artificial. Elsevier, 2014.
Artigos recentes da área.
Pré-requisitos
Não possui.
Critérios de avaliação
A avaliação da disciplina é formativa* e somativa**. Os alunos devem entregar as resoluções de atividades e/ou
exercícios no Ambiente Virtual de Aprendizagem semanalmente e realizar, ao final do período letivo, uma prova
presencial aplicada nos polos da Univesp.
*A avaliação formativa ocorre quando há o acompanhamento dos alunos, passo a passo, nas atividades e
trabalhos desenvolvidos, de modo a verificar suas facilidades e dificuldades no processo de aprendizagem e, se
necessário, adequar alguns aspectos do curso de acordo com as necessidades identificadas.
**A avaliação somativa é geralmente aplicada no final de um curso ou período letivo. Esse tipo de avaliação
busca quantificar o que o aluno aprendeu em relação objetivos de aprendizagem do curso, ou seja, a avaliação
somativa quer comprovar se a meta educacional proposta e definida foi alcançada pelo aluno.