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Atividade
| 130375 - Introdução a Redes Neurais Artificiais |
| Período da turma: | 31/07/2025 a 02/10/2025
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| Descrição: | Objetivo:
Essa disciplina apresenta os conceitos básicos de redes neurais artificiais, que consiste na base de conhecimento das redes “deep-learning”. A disciplina é baseada em atividades práticas onde os alunos implementam os conceitos e métodos apreendidos. O objetivo dessa disciplina é fornecer aos alunos os princípios básicos da área de aprendizado de máquinas com uso de redes neurais artificiais e também uma introdução ao uso da ferramenta TensorFlow/Keras, que é uma biblioteca aberta específica para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Ementa: • Conceitos básicos e introdução às redes neurais artificiais. Vida artificial, inteligência artificial e redes neurais artificiais. O que são redes neurais artificiais e suas origens. Alguns aspectos históricos. • Treinamento supervisionado e não supervisionado. • Principais arquiteturas de redes. • Redes “alimentadas-adiante”. Perceptrons. • Unidades lineares (ADALINE) e não lineares. • O algoritmo de retro-propagação. • Ajuste de funções e classificação de padrões usando redes neurais artificiais. • Introdução à plataforma TensorFlow/Keras. • Criação, treinamento e avaliação de redes neurais seqüenciais usando o Keras. • Configuração de conjunto de dados: normalização de dados, dados de treinamento, dados de desenvolvimento e dados de teste. • Inicialização dos parâmetros da rede. • Métodos de otimização. • Exemplos de aplicações e realização de atividades práticas de programação durante as aulas. Bibliografia: • Haykin, S., REDES NEURAIS - Princípios e Prática, Bookman. 2ª. Edição, 2003. • Chollet, F. Deep Learning with Python, Manning Shelter Island Editor, 2018. • Jurafsky, D. & Martin, J., Speech and Language Processing, 3rd. Ed. Draft, chapter 7, https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/7.pdf , 2020. |
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| Carga Horária: |
30 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 66 | ||||
| Ministrantes: |
Marlon Sproesser Mathias |
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