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REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (Aula 1)

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT

Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas – FACET / Sinop

Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica

2º Semestre de 2016

SNP33D90

REDES NEURAIS

ARTIFICIAIS

Prof. Dr. André A. P. Biscaro

Engenharia Elétrica

1. IDENTIFICAÇÃO

• Disciplina: REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

• Código: SNP33D90

• Turma: 2016/2 - SNP33/1

• Curso: Engenharia Elétrica

• Créditos: 4

• Carga horária total: 60 Hs

• Aulas: Segunda (9:00 – 11:00 Hs) e Quarta(7:00 – 9:00 Hs)

• Sala: ? ? ?

2. EMENTA

• Redes neurais: aprendizado, associação, generalização e robustez.

• Tipos de aprendizado: supervisionado e não-supervisionado.

• Algoritmos de aprendizado básico: Perceptron e perceptron

multicamadas.

• Algoritmos de retroprogramação: modelo, arquitetura, regras de

aprendizagem, coeficiente de aprendizado e aplicações.

2. EMENTA

• Rede de funções de base radial – RDF;

• Redes recorrentes de Hopfield; memórias associativas.

• Redes auto-organizáveis de Kohonen;

• Redes ART (adaptive resonance theory);

• Aplicações de redes neurais.

3. OBJETIVOS :

- Apresentar técnicas para modelagem matemática de problemas

de reconhecimento de padrões (redes neurais artificiais);

- Oferecer uma visão geral de redes neurais artificiais, seus

diferentes paradigmas, possibilidades e restrições;

- Iniciar os alunos na abordagem dos problemas de engenharia

através dos métodos, técnicas e ferramentas de inteligência

artificial, incluindo os elementos fundamentais das RNAs.

- Estudar as aplicações mais recentes em nosso dia a dia e

destacar a importância do estudo nesta área.

4. CONTEÚDO

•Introdução;

•Redes Neurais Biológicas e Redes Neurais Artificiais;

•Processos de Aprendizagem;

•Modelagem de Sistemas Dinâmicos via RNAs;

•Modelagem de Séries Temporais;

•Classificadores (Reconhecimento de padrões)

•Clusterização (Descoberta de novos padrões)

4. CONTEÚDO

•Redes de Kohonem

•Redes ART

•Redes Counterpropagation

•Redes de Base Radial

•Aplicações e Demonstrativos em Telecomunicações

•Seminários Sobre Redes Neurais Artificiais.

5. METODOLOGIA

- Aulas expositivas e dialogadas;

- Seminários realizados pelos alunos sobre temas técnicos;

- Elaboração de projetos e artigos científicos.

6. AVALIAÇÃO

• Avaliações escritas (2);

• Apresentação de seminários;

• Artigo científico;

• Projeto / programação;

O aluno terá seu desempenho avaliado através dos instrumentos

regulares descritos abaixo:

6. AVALIAÇÃO

- Cada prova, trabalho e projeto feito pelo aluno serão avaliados,

sendo aplicado o seguinte cálculo para a nota de aproveitamento

NA = MT X 0,4 + MP X 0,6

MT = média das notas de trabalhos, apresentações e projetos, sendo

no mínimo três trabalhos e/ou projetos.

MP = média aritmética das notas das provas teóricas, sendo que no

semestre haverá pelo menos duas provas.

6. AVALIAÇÃO

Observações:

1. Se na > 7,0: aprovado;

2. Se 7,0 > na > 5,0: exame final sobre toda a matéria ministrada. a

nota deste exame final será utilizada para fins de registro e arquivo

acadêmico;

3. Ao final, se na > 5,0: aprovado;

4. Se na < 5,0: reprovado por média.

7. BIBLIOGRAFIA

Básica:

• HAYKIN, S.; Redes neurais: princípios e práticas, Bookman, 2ª Edição, 2001.

• KOVACS, Z. L. Redes neurais artificiais: fundamentos e aplicações, 4ª Edição,

• CARVALHO, A. P. L. F.; BRAGA A. P.; LUDERMIR, T. B. Redes neurais

artificiais - teoria e aplicações, 2ª Edição, 2007.

• DA SILVA, I. N.; SPATTI, D. H.; FLAUZINO, R. A. Redes neurais artificiais

para engenharia e ciências aplicadas – curso prático, 2010.

Complementar:

• Artigos Publicados em Revistas e Anais de Congressos ou Simpósios.

• Monografias, dissertações e teses.

9. CRITÉRIO DE CORREÇÃO

Conceitual (normas) / Apresentação (aparência) / Conteúdo

Instrumentos Regulares de Avaliação (provas / trabalhos / relatórios)

10. PRESENÇA

Presença será cobrada;

É direito do aluno ter 25% de faltas.

11. SALA DE AULA

Limpeza geral do ambiente;

Organização do espaço;

Cadeiras/mesas;

Iluminação.

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