REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (Aula 1)

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT

Faculdade de Cincias Exatas e Tecnolgicas FACET / Sinop

Curso de Bacharelado em Engenharia Eltrica

2 Semestre de 2016

SNP33D90

REDES NEURAIS

ARTIFICIAIS

Prof. Dr. Andr A. P. Biscaro

Engenharia Eltrica

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1. IDENTIFICAO

Disciplina: REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Cdigo: SNP33D90

Turma: 2016/2 - SNP33/1

Curso: Engenharia Eltrica

Crditos: 4

Carga horria total: 60 Hs

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

Sala: ? ? ?

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2. EMENTA

Redes neurais: aprendizado, associao, generalizao e robustez.

Tipos de aprendizado: supervisionado e no-supervisionado.

Algoritmos de aprendizado bsico: Perceptron e perceptron

multicamadas.

Algoritmos de retroprogramao: modelo, arquitetura, regras de

aprendizagem, coeficiente de aprendizado e aplicaes.

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2. EMENTA

Rede de funes de base radial RDF;

Redes recorrentes de Hopfield; memrias associativas.

Redes auto-organizveis de Kohonen;

Redes ART (adaptive resonance theory);

Aplicaes de redes neurais.

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3. OBJETIVOS :

- Apresentar tcnicas para modelagem matemtica de problemas

de reconhecimento de padres (redes neurais artificiais);

- Oferecer uma viso geral de redes neurais artificiais, seus

diferentes paradigmas, possibilidades e restries;

- Iniciar os alunos na abordagem dos problemas de engenharia

atravs dos mtodos, tcnicas e ferramentas de inteligncia

artificial, incluindo os elementos fundamentais das RNAs.

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

destacar a importncia do estudo nesta rea.

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4. CONTEDO

Introduo;

Redes Neurais Biolgicas e Redes Neurais Artificiais;

Processos de Aprendizagem;

Modelagem de Sistemas Dinmicos via RNAs;

Modelagem de Sries Temporais;

Classificadores (Reconhecimento de padres)

Clusterizao (Descoberta de novos padres)

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4. CONTEDO

Redes de Kohonem

Redes ART

Redes Counterpropagation

Redes de Base Radial

Aplicaes e Demonstrativos em Telecomunicaes

Seminrios Sobre Redes Neurais Artificiais.

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5. METODOLOGIA

- Aulas expositivas e dialogadas;

- Seminrios realizados pelos alunos sobre temas tcnicos;

- Elaborao de projetos e artigos cientficos.

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6. AVALIAO

Avaliaes escritas (2);

Apresentao de seminrios;

Artigo cientfico;

Projeto / programao;

O aluno ter seu desempenho avaliado atravs dos instrumentos

regulares descritos abaixo:

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6. AVALIAO

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

sendo aplicado o seguinte clculo para a nota de aproveitamento

(na):

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

Onde:

MT = mdia das notas de trabalhos, apresentaes e projetos, sendo

no mnimo trs trabalhos e/ou projetos.

MP = mdia aritmtica das notas das provas tericas, sendo que no

semestre haver pelo menos duas provas.

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6. AVALIAO

Observaes:

1. Se na > 7,0: aprovado;

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

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

acadmico;

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

4. Se na < 5,0: reprovado por mdia.

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7. BIBLIOGRAFIA

Bsica:

HAYKIN, S.; Redes neurais: princpios e prticas, Bookman, 2 Edio, 2001.

KOVACS, Z. L. Redes neurais artificiais: fundamentos e aplicaes, 4 Edio,

2002.

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

artificiais - teoria e aplicaes, 2 Edio, 2007.

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

para engenharia e cincias aplicadas curso prtico, 2010.

Complementar:

Artigos Publicados em Revistas e Anais de Congressos ou Simpsios.

Monografias, dissertaes e teses.

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9. CRITRIO DE CORREO

Conceitual (normas) / Apresentao (aparncia) / Contedo

Instrumentos Regulares de Avaliao (provas / trabalhos / relatrios)

10. PRESENA

Presena ser cobrada;

direito do aluno ter 25% de faltas.

11. SALA DE AULA

Limpeza geral do ambiente;

Organizao do espao;

Cadeiras/mesas;

Iluminao.