Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Redes Neurais Artificiais ( PINF6061 )
Unidade:
Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Informática
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
6.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
4

Objetivos

Ementa
* Introdução * História da Neurocomputação * Modelo de Neurônio Artificial * Topologia de Redes * Paradigmas de Aprendizagem * Redes de Propagação Adiante: Perceptron, Adaline, Perceptron Multi-Camada * Algoritmos de Otimização para Ajuste dos Pesos * Redes Convolucionais * Redes de Fundaçãode Base Radial * Redes com Realimentação: Hopfield, Máquinas de Boltzmann Restritas * Redes Competitivas: Mapa de Kohonen * Máquinas de Vetor de Suporte (SVM)

Bibliografia
* C.M. Bishop, "Neural Networks for Pattern Recognition", Clarendon Press, Oxford, 1995. * R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork, "Pattern Recognition and Scene Analysis 2.ed.", Wiley, New York, NY (2001) * A. Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems", O'Reilly, 2017 * I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, "Deep Learning", MIT Press, 2016 * S. Haykin, "Redes Neurais, Princípios e Prática, 2.ed", Bookman., Porto Alegre, 2002. * S. Haykin, "Neural Networks: A Comprehensive Foundation", Macmillan College Publishing Comp., New York, 1992. * J. Hertz, A. Krogh, R. Palmer, "Introduction to the Theory of Neural Computation", Addison-Wesley, Redwood City, California, 1991. * T. Kohonen, "Self-Organization and Associative Memory", Springer-Verlag, Berlin, 1989. * A. de Pádua Braga, A. Ponce de Leon F. Carvalho, T. Bernarda Ludermir, "Redes Neurais Artificiais - Teoria E Aplicações, 2ª Ed", Editora LTC., 2007. * Y. H. Pao, "Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks", Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1989. * R. Schalkhoff, "Pattern Recognition, statistical, structural and neural approaches", John Wiley and Sons, New York, 1992. * V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer,1996. * H. White, "Artificial Neural Networks: Approximation and Learning Theory", Blackwell, Oxford, 1992.

Bibliografia Complementar
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