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- Oferecer ao aluno uma introdução à abordagem da IA conexionista,
descrevendo características de funcionamento, formas de aprendizado e
aplicações típicas. Vários modelos de redes serão estudados,
seguindo-se o uso de softwares de simulação.
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- Introdução - Inteligência Artificial Simbólica e Conexionista.
- Histórico das Redes Neurais Artificiais.
- Nomenclatura Básica, o Neurônio Biológico e Revisão de Álgebra
Linear.
- Tipos de Redes, Arquiteturas, Características e Aplicações.
- Modelos Básicos: Perceptron, Adaline, Madaline.
- Modelos Básicos: Multi-layer Perceptron e Regra de Aprendizado
Back-Propagation.
- Redes “Counterpropagation”.
- Memórias Associativas: Hopfield e BAM.
- Redes de Kohonen.
- Redes ART
- Redes Recorrentes.
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-
Freeman, James
A. & Skapura, David M. Neural Networks: Algorithms, Applications
and Programming Techniques. Addison-Wesley Publishing, 1992.
-
Haykin, Simon.
Neural Networks: a comprehensive foundation. IEEE Press, 1994.
-
Barreto, Jorge
M.Inteligência Artificial: No limiar do século XXI. ??? Edições,
1997
-
Kovács, Zsolt
Laszlo. Redes Neurais Artificiais: fundamentos e aplicações.
Collegium Cognitio, 1997.
-
Rumelhart, D.;
Hinton, G. & Williams, R. Learning Internal representation by
Error Propagation. In: Parallel Distributed Processing: explorations
in the microstructure of cognition - Vol 1. MIT Press, 1986.
-
Arbib, Michael
A. (Ed). The handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press,
1995.
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- Lista de Trabalhos Práticos
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- Curso de Redes Neurais
- Introdução, Objetivo, Súmula e Bibliografia

- Origens da IA

- Duas abordagens de IA: Simbólica
e Conexionista 
- Fases Históricas

- Computação baseada em: Instruções
e Neural 
- IA Simbólica x IA Conexionista

- Interesses em usar RNA

- Novo paradigma de programação

- Fundamentações biológicas

- Uma breve revisão de Álgebra Linear

- RNA - Origens

- Circuitos neurais e computação

- Modelo de neurônio artificial

- O Período negro

- O Renascimento

- RNA - Tempos Modernos

- Elementos Básicos de um Neurônio Artificial

- Topol. de RNA - Como os Neurônios se Conectam

- Aprendizado de RNA

- Algoritmo Backpropagation

- RNA - Memórias Associativas

- RNA - Memórias BAM

- RNA - Memórias Associativas - Memória Hopfield

- RNA - A Rede Counterpropagation

- RNA - Redes Auto-Organizáveis

- RNA - Redes ART

- Full Slide em PB Download

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Barreto,Jorge
Muniz, Inteligência
Artificial no limiar do século XXI,Florianópolis,
Duplic, 2a. edição, 2000.

CEREBRO
E A SUA MENTE, O
UMA INTRODUÇAO A NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL
Autor: KOVACS,
ZSOLT L
Editora: EDIÇAO
DO AUTOR
Assunto: CIENCIAS COGNITIVAS
Ficha Técnica:
Livro em PORTUGUES - ENCAD.
C/ SOBRECAPA - 1 Edição
1997 - 241 pág.
REDES
NEURAIS ARTIFICIAIS
FUNDAMENTOS E APLICAÇOES
Autor: KOVACS,
ZSOLT L
Editora: COLLEGIUM
COGNITIO
Assunto: INFORMATICA-INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Ficha Técnica:
ISBN 8586396028
- Livro em PORTUGUES
- ENCADERNADO
- 2 Edição
1996 - 174 pág.
PERCEPTRONS - EXPANDED
EDITION
AN INTRODUCTION TO COMPUTATIONAL GEOMETRY
Autor: PAPERT,
SEYMOUR
Autor: MINSKY,
MARVIN L.
Editora: MIT
PRESS
Assunto: INFORMATICA
Perceptrons--the first systematic study of
parallelism in computation--has remained a classical work on threshold
automata networks for nearly two decades. It marked a historical turn in
artificial intelligence and is required reading for anyone who wants to
understand the connectionist revival that is going on today. Artificial
intelligence research, which for a time concentrated on the programming of
von Neumann computers, is swinging back to the idea that intelligence
might emerge from the activity of networks of neuron-like entities. Minsky
and Papert's book was the first example of a mathematical analysis carried
far enough to show the exact limitations of a class of computing machines
that could seriously be considered as models of the brain. Now the new
developments in mathematical tools, the recent interest of physicists in
the theory of disordered matter, the new insights into and psychological
models of how the brain works, and the evolution of fast computers that
can simulate networks of automata have given Perceptrons new importance.
Minsky and Papert have added a chapter to their seminal study in which
they discuss the current state of parallel computers, review developments
since the appearance of the 1972 edition, and identify new research
directions related to connectionism. The central theoretical challenge
facing connectionism, they observe, is in reaching a deeper understanding
of how 'objects' or 'agents' with individuality can emerge in a network.
Progress in this area would link connectionism with what the authors have
called 'society theories of mind'.
Ficha
Técnica:
ISBN 0262631113
- Livro em INGLES - BROCHURA
- 1988
Neural
Networks : Algorithms, Applications, and Programming Techniques (Computation
and Neural Systems Series)
by James A. Freeman, David
M. Skapura
ASIN:
0201513765
Editorial
Reviews
From
Book News, Inc.
A textbook for a graduate or advanced undergraduate course in
neural networks for computer-science or engineering students. Presumes the
standard calculus, differential equations, and advanced mathematics
acquired in the first three years of an engineering curriculum. Includes
models inspired by, but not found by, studies of the brain. Annotation
copyright Book News, Inc. Portland, Or.
Ingram
Freeman and Skapura provide a practical introduction to artificial
neural systems (ANS). The authors survey the most common neural-network
architectures and show how neural networks can be used to solve actual
scientific and engineering problems and describe methodologies for
simulating neural-network architectures on traditional digital computing
systems.
REDES
NEURAIS - PRINCIPIOS E PRATICAS
Autor:
HAYKIN; SIMON

Editora: BOOKMAN
I.S.B.N.:
8573077182
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- Segue a lista de Redes Neurais.

- Sugestão de exercícios

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Neural Network Information
URL:http://www.enm.bris.ac.uk/research/neural/sites.html
Códigos fonte em C para a
implementação de vários
modelos de redes neurais.
URL:http://www.geocities.com/CapeCanaveral/1624/
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