OBJETIVOS

Ao fim do curso o aluno deverá estar apto a:

Reconhecer diferenças básicas entre alguns tipos de arquitetura de redes neurais artificiais;

Identificar qual melhor arquitetura utilizar para determinados problemas;

Distinguir vantagens e desvantagens entre alguns tipos de arquitetura.

Ano:                                   2006

Professor:                          Erison Nunes Siqueira

Carga Horária:                   5 Horas Semanais

Carga Horária Total:         20 Horas

EMENTA

Unidade I    -   Modelos de Redes Neurais Artificiais

Unidade II   -   Perceptron / Adaline

Unidade III  -   Backpropagation

Unidade IV  -   Hopfield

Unidade V   -   Kohonen

Unidade VI  -   ART