Redes Neuronais

Objectivos

Aprender os conceitos e técnicas básicas da 'Computational Neuroscience' e das ANNs e aprender a resolver problemas de engenharia electrotécnica com eles.

Caracterização geral

Código

10992

Créditos

6.0

Professor responsável

José Barahona da Fonseca

Horas

Semanais - 4

Totais - 86

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

É desejavel o aluno ter alguma experiência de programação em Matlab mas não é obrigatorio

Bibliografia

1. M. T. Hagan, H. B. Demuth and  M. Beale,
 Neural Network Design,
1996, PWS PUBLISHING COMPANY, Boston, MA.

2. T. P. Trappenber,
Fundamentals of Computational Neuroscience,
2002, Oxford University Press, NewYork.

Método de ensino

Slides projetados e exemplos de computações também projectados

Método de avaliação

5 Relatórios Práticos Individuais que abordem toda a matéria dada com grande profundidade e exigindo cerca de 100h de trabalho no total

O 5º Relatório tem tres hipoteses de enunciado, o que é referido por ''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''5º Relatorio de 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ou o que é designado por 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Relatorio'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' ou por "7º Relatorio"

O 7º Relatório embora mais trabalhoso é menos complexo conceptualmente

No entanto dado que o 5º relatorio tem um grau de dificuldade maior do que os restantes 4 relatórios, vale apenas 2 valores e os restantes relatorios valem 4.5v cada um.

Conteúdo

1. O Neurónio Natural-1.1 Modelo de Hodgkin & Huxley; 1.2 Modelo de Wilson, 2. Introdução às ANNs, 3. O Perceptrão de Rosenblatt, 4. A Perceptron Learning Rule de Rosenblatt, 5. Limitações dos Perceptrões duma só Camada 6. Redes Sigmoidais, 7. O Algoritmo de Backpropagation, 8. Variantes do Algoritmo de Backpropagation, 9. Introdução às Redes Recorrentes. Aprendizagem em Redes Recorrentes,        10. Rede Recorrente de Hopfield. A Rede de Hopfield como Memoria Associativa. Analise de Estabilidade. 11. Exemplos Ilustrativos de Aplicação das Redes Recorrentes.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: