Redes Neurais

Objetivo: conhecer a estrutura de uma rede neural e como se dá o processo de treinamento

Tópicos:

 

  1. Cérebro e neurônios
  2. Perceptrons
    1. Perceptron de único Neurônio
    2. Perceptron de uma única camada
    3. Algoritmos de aprendizagem
    4. O Problema do XOR
  3. Perceptrons Multicamadas
    1. Aproximação Universal
    2. Algoritmo de Backpropagation
    3. Funções de Ativação
    4. Camadas de Saída e codificação
    5. Projeto da Arquitetura da Rede Neural
      1. Inicialização de Pesos
      2. Otimização de parâmetros de aprendizagem
      3. Funções de otimização
    6. Regularização
  4. Tensorflow
  5. Keras

 

Duração:

  • Aula Teórica Presencial: 2 Semana (8h). Dois encontros de 4 horas.
  • Projetos individuais da disciplina: 64 h

 

Audiência: Estudantes Graduados em Ciência da Computação ou áreas correlatas.

 

Bibliografia:

  • Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Charu C. Aggarwal. 2018. Springer-Verlag.
  • HAYKIN, Simon S. et al. Neural networks and learning machines. Upper Saddle River: Pearson education, 2009.
  • DU, Ke-Lin; SWAMY, Madisetti NS. Neural networks and statistical learning. Springer Science & Business Media, 2013.

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