Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva"

Transcrição

1 Redes Neurais Artificiais Mestrando: Lucas Nicolau Professor: Juan Moises Villanueva

2 Sumário 1. Sistemas Inteligentes 2. Introdução as Redes Neurais Artificias Neurônio Biológico Neurônio Artificial 3. Rede Perceptron Arquitetura Treinamento Exemplos MATLAB 4. Rede Adaline e Madaline Arquitetura Exemplo 2

3 Sistemas Inteligentes Lógica Fuzzy Utiliza a forma como os seres humanos raciocinam com a experiência da realidade. Algoritmos Genéticos Imita processos da evolução natural de modo a encontrar a melhor alternativa em relação aos critérios de otimização. Redes Neurais Artificiais Modelo simplificado do neurônio biológico em uma arquitetura motivada a partir do cérebro humano. 3

4 Sistemas Inteligentes Vantagens das Redes Neurais Artificiais 1. Robustez; 2. Generalização; 3. Paralelismo. Aplicações: 1. Aprendizado e Reconhecimento de Padrões; 2. Processamento de Sinais e Imagens; 3. Controle Adaptativo e Preditivo. 4

5 Neurônio Biológico Fonte: 5

6 Neurônio Artificial Fonte: 6

7 Perceptron: Arquitetura Perceptron: Único neurônio com função de ativação discreta desenvolvido por McCulloch e Pits em Fonte: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf 7

8 Perceptron: Arquitetura Somatório: Função de Ativação: = R k= k w k + =, w =,, < Fonte: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf 8

9 Perceptron: Treinamento Treinamento do Perceptron: w = =. = = Para t = valor desejado, e = erro e p = entrada Correção dos Pesos: w v = w a tig + w = w a tig + Correção do Bias: v = a tig + = a tig + 9

10 Perceptron: Treinamento Algoritmo de treinamento da Rede Perceptron: 1. Obter o conjunto de amostras de entradas e saídas. 2. Iniciar os pesos e o bias com valores aleatórios pequenos. 3. Iniciar a contagem das épocas, ou seja, dos ciclos de treinamento. 4. Durante o ciclo de treinamento corrigir os pesos e bias a partir do calculo da variação destes e atualização de seus valores pela equações dadas. 5. Calcular o Erro encontrado e identificar se é menor ou igual que o erro aceitável. 6. Se o erro é maior do que o aceitável, reiniciar o processo a partir do passo 3. Senão, simular a rede treinada para os dados de entrada. 10

11 Perceptron: Portas Lógicas Porta Lógica OU e OU-Exclusivo: 11

12 Perceptron: Exemplo Perceptron para emular o comportamento das Portas OU e OU-Exclusivo Somatório: Função de Ativação: = W + W + = =, W + W +, W + W + < 12

13 Perceptron: Exemplo Perceptron: Iniciando com Pesos Aleatório e com entrada especificada. Somatório: Função de Ativação: =. +. = = = 13

14 Perceptron: Treinamento Perceptron: Treinamento a partir do erro encontrado. = = = A partir do valor do erro, o incremento dos pesos e do bias será: W =. W =. = e W =. = = Portanto, os novos pesos e bias são: W v = W a tig + W = + = W v = W a tig + W = + = v = a tig + = + = 14

15 Perceptron: Corrigido Perceptron: Iniciando com pesos aleatório e com entrada especificada. Somatório: Função de Ativação: Erro Final: = = = = = = 15

16 Perceptron: MATLAB 16

17 Perceptron: MATLAB Resposta Para Porta Lógica OU Valores Inicias dos Pesos e Bias: W =, W = e b = Valores Finais dos Pesos e Bias: W =, W = e b = Comparação do Resultado: i l: P : i l = 17

18 Perceptron: MATLAB 18

19 Perceptron: MATLAB Resposta Para Porta Lógica OU-Exclusivo Valores Inicias dos Pesos e Bias: W =, W = e b = Valores Finais dos Pesos e Bias: W =, W = e b = Comparação do Resultado: i l: P : i l =.5 19

20 Perceptron: MATLAB 20

21 Perceptron: Classificação 21

22 Perceptron: Classificação 22

23 Adaline: Arquitetura Adaline: Único neurônio com função de ativação linear. Fonte: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf 23

24 Adaline: Arquitetura Somatório: Função de Ativação: = R k= k w k + =, w = Fonte: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf 24

25 Adaline: MATLAB 25

26 Adaline: MATLAB 26

27 Madaline: Arquitetura Madaline: Múltiplas redes Adaline, ou seja, vários neurônios com função de ativação linear. Entradas A A A A A A Saída 27

28 Referências Sugeridas KRIESEL, D. A Brief Introduction to Neural Network Disponível em: BEALE, M. et al. MATLAB: Neural Network Toolbox User s Guide. Natick: The MathWorks, Inc. Disponível em: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf. LIMA, I. et al. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Elsevier,

29 Referências Sugeridas https://www.google.com/url?hl=pt- BR&q=http://app.go.mathworks.com/e/es?s%3D %26e%3D %26elqTrackId%3D3e0c3ae549194cde96eaaf49863 db599%26elq%3d960b56e6a9f848a88e4ebeb9b06fee19%26elqaid%3d19208%26elqat%3d1&source=gmail&ust= &usg=AFQjCNGuOFLS5ucWvHKMVJxJ0JVLsro7IA 29

Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva

Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva Redes eurais Artificiais Mestrando: Lucas icolau Email: lucasfnicolau@gmail.com Professor: Juan Moises Villanueva Sumário 1. Redes Adaline e Madaline 2. Redes eurais Diretas 3. Funções de Ativação Discreta

Leia mais

Redes Neurais: MLP. Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação

Redes Neurais: MLP. Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação Redes Neurais: MLP DCA0121 Inteligência Artificial Aplicada Heitor Medeiros 1 Tópicos Redes diretas de múltiplas

Leia mais

Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva

Redes Neurais Artificiais. Professor: Juan Moises Villanueva Redes Neurais Artificiais Mestrando: Lucas Nicolau Email: lucasfnicolau@gmail.com Professor: Juan Moises Villanueva Rede Neural Direta Arquitetura com múltiplas camadas com fluxo de informação apenas em

Leia mais

3 Redes Neurais Artificiais

3 Redes Neurais Artificiais 3 Redes Neurais Artificiais 3.1. Introdução A capacidade de implementar computacionalmente versões simplificadas de neurônios biológicos deu origem a uma subespecialidade da inteligência artificial, conhecida

Leia mais

Redes Neurais Artificiais (RNA) Definições. Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva

Redes Neurais Artificiais (RNA) Definições. Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva Redes Neurais Artificiais (RNA) Definições Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva jmauricio@cear.ufpb.br 1 Conteúdo 1. 2. 3. 4. 5. 6. Introdução Modelos básicos e regras de aprendizagem Rede neural de retro

Leia mais

Redes Neurais Artificiais Sistemas Inteligentes Especialização em Automação Industrial SISTEMAS INTELIGENTES PROFESSOR FLÁVIO MURILO

Redes Neurais Artificiais Sistemas Inteligentes Especialização em Automação Industrial SISTEMAS INTELIGENTES PROFESSOR FLÁVIO MURILO Redes Neurais Artificiais Sistemas Inteligentes Especialização em Automação Industrial 1 Redes Neurais - Definição O que é Rede Neural ou Rede Neuronal Artificial (RNA)? É um modelo computacional que objetiva

Leia mais

Classificação Linear. André Tavares da Silva.

Classificação Linear. André Tavares da Silva. Classificação Linear André Tavares da Silva andre.silva@udesc.br Roteiro Introduzir os o conceito de classificação linear. LDA (Linear Discriminant Analysis) Funções Discriminantes Lineares Perceptron

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PERCEPTRONS Prof. Dr. André A. P. Biscaro 1º Semestre de 2017 Forma mais simples de configuração das RNAs Rosenblatt (1958) retina área de projeção área de associação respostas

Leia mais

Introdução à Redes Neurais. Prof. Matheus Giovanni Pires EXA 868 Inteligência Artificial Não-Simbólica B Universidade Estadual de Feira de Santana

Introdução à Redes Neurais. Prof. Matheus Giovanni Pires EXA 868 Inteligência Artificial Não-Simbólica B Universidade Estadual de Feira de Santana Introdução à Redes Neurais Artificiais Prof. Matheus Giovanni Pires EXA 868 Inteligência Artificial Não-Simbólica B Universidade Estadual de Feira de Santana 2 Introdução Redes Neurais Artificiais (RNAs)

Leia mais

Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) Ciência da Computação Aprendizado de Máquina (Machine Learning) Aula 03 Aprendizado Supervisionado / : Modelo MCP e Perceptron Max Pereira Neurônio Booleano de McCulloch- Pitts (Modelo MCP) Proposto em

Leia mais

Introdução às Redes Neurais Artificiais

Introdução às Redes Neurais Artificiais Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação Introdução às Redes Neurais Artificiais DCA0121 Inteligência Artificial Aplicada Heitor Medeiros 1 Tópicos

Leia mais

Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099]

Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099] Fundamentos de Inteligência Artificial [5COP099] Dr. Sylvio Barbon Junior Departamento de Computação - UEL Disciplina Anual Assunto Aula 16 Redes Neurais Artificiais (MLP) 2 de 24 (MLP) Sumário Introdução

Leia mais

Inteligência Artificial. IA Conexionista: Perceptron de Múltiplas Camadas Mapas Auto-Organizáveis. Renan Rosado de Almeida

Inteligência Artificial. IA Conexionista: Perceptron de Múltiplas Camadas Mapas Auto-Organizáveis. Renan Rosado de Almeida Inteligência Artificial IA Conexionista: Redes Neurais Artificiais Perceptron de Múltiplas Camadas Mapas Auto-Organizáveis Renan Rosado de Almeida rralmeida@inf.ufrgs.br Perceptron de Múltiplas Camadas

Leia mais

UM MODELO NEURAL PARA A PREVISÃO DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NA CIDADE DE FRANCA

UM MODELO NEURAL PARA A PREVISÃO DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NA CIDADE DE FRANCA UM MODELO NEURAL PARA A PREVISÃO DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA NA CIDADE DE FRANCA SOUZA, REGIANE MÁXIMO YOSHINO, RUI TADASHI HANISC,H, WERNER SIEGFRIED ETO, REGINA FUMIE Palavras-chaves: Artificial Neural

Leia mais

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL REDES NEURAIS Caracterização Intuitiva: Em termos intuitivos, Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos matemáticos inspirados nos princípios de funcionamento dos neurônios biológicos

Leia mais

Redes Neurais MLP: Exemplos e Características

Redes Neurais MLP: Exemplos e Características Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação Redes Neurais MLP: Exemplos e Características DCA0121 Inteligência Artificial Aplicada Heitor Medeiros 1

Leia mais

Algoritmos Genéticos Fundamentos e Aplicações. Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva

Algoritmos Genéticos Fundamentos e Aplicações. Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva Algoritmos Genéticos Fundamentos e Aplicações Prof. Juan Moisés Mauricio Villanueva jmauricio@cear.ufpb.br Conteúdo Introdução Inteligência Artificial (IA) Algoritmos Genéticos Aplicações de Algoritmos

Leia mais

RECONHECIMENTO DE GÊNERO ATRAVÉS DA VOZ

RECONHECIMENTO DE GÊNERO ATRAVÉS DA VOZ RECONHECIMENTO DE GÊNERO ATRAVÉS DA VOZ Marcela Ribeiro Carvalho marcela@enecar.com.br IFG/Câmpus Goiânia Hipólito Barbosa Machado Filho hipolito.barbosa@ifg.edu.br IFG/Câmpus Goiânia Programa Institucional

Leia mais

Multi-Layer. Perceptrons. Algoritmos de Aprendizado. Perceptrons. Perceptrons

Multi-Layer. Perceptrons. Algoritmos de Aprendizado. Perceptrons. Perceptrons Algoritmos de Aprendizado Regra de Hebb Perceptron Delta Rule (Least Mean Square) Back Propagation Multi-Layer Perceptrons Redes de apenas uma camada só representam funções linearmente separáveis Redes

Leia mais

Classificação de Padrões. Abordagem prática com Redes Neurais Artificiais

Classificação de Padrões. Abordagem prática com Redes Neurais Artificiais Classificação de Padrões Abordagem prática com Redes Neurais Artificiais Agenda Parte I - Introdução ao aprendizado de máquina Parte II - Teoria RNA Parte III - Prática RNA Parte IV - Lições aprendidas

Leia mais

Protótipo de Software para Reconhecimento de Impressões Digitais

Protótipo de Software para Reconhecimento de Impressões Digitais Protótipo de Software para Reconhecimento de Impressões Digitais Aluno: Alex Sandro da Silva Orientador: Paulo de Tarso Mendes Luna Semestre - 99/1 Roteiro da Apresentação INTRODUÇÃO CONCEITOS BÁSICOS

Leia mais

Automação Inteligente

Automação Inteligente Curso de Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal da Paraíba Período 2016-2 Automação Inteligente Prof. Juan Moises Mauricio Villanueva jmauricio@cear.ufpb.br www.cear.ufpb.br/juan Informações

Leia mais

Previsão de Vazões utilizando Redes Neurais Artificiais MLP e NSRBN

Previsão de Vazões utilizando Redes Neurais Artificiais MLP e NSRBN Previsão de Vazões utilizando Redes Neurais Artificiais MLP e NSRBN Alan Caio Rodrigues MARQUES 1, Gelson da Cruz JUNIOR 2, Cassio Dener Noronha VINHAL 3 Escola de Engenharia Elétrica e de Computação 1

Leia mais

serotonina (humor) dopamina (Parkinson) serotonina (humor) dopamina (Parkinson) Prozac inibe a recaptação da serotonina

serotonina (humor) dopamina (Parkinson) serotonina (humor) dopamina (Parkinson) Prozac inibe a recaptação da serotonina Redes Neurais O modelo biológico O cérebro humano possui cerca 100 bilhões de neurônios O neurônio é composto por um corpo celular chamado soma, ramificações chamadas dendritos (que recebem as entradas)

Leia mais

Rede RBF (Radial Basis Function)

Rede RBF (Radial Basis Function) Rede RBF (Radial Basis Function) André Tavares da Silva andre.silva@udesc.br Roteiro Introdução à rede neural artificial RBF Teorema de Cover da separabilidade de padrões RBF x MLP RBF Função de ativação

Leia mais

Aula 1 Introdução - RNA

Aula 1 Introdução - RNA Aula 1 Introdução - RNA Sumário 1- Conceitos Iniciais; 2- Neurônio Biológico; 3- Neurônio Artificial; 4- Funções de Ativação; 5- Comparação Neurônio Biológico e Artificial. 1- Conceitos Iniciais - Computadores

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Pós-Graduação em Ciência da Computação Inteligência Artificial Aprendizagem (Redes Neurais) Prof. a Joseana Macêdo Fechine Régis

Leia mais

Redes Neurais Artificiais. Capítulos 1 e 2

Redes Neurais Artificiais. Capítulos 1 e 2 Redes Neurais Artificiais Introdução Capítulos 1 e 2 Redes Neurais Artificiais (RNA) São modelos computacionais inspirados nos mecanismos de aprendizagem do cérebro humano. São modelos computacionais que

Leia mais

4 Redes Neurais Artificiais

4 Redes Neurais Artificiais 4 Redes Neurais Artificiais Inteligência computacional pode ser definida como um conjunto de modelos, algoritmos, técnicas, ferramentas e aplicações em sistemas computadorizados que emulem características

Leia mais

Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais

Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão Arquitetura e composição das RNAs Uma rede neural artificial é composta

Leia mais

REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS

REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS Renan Pires de Araújo 1 ; Adrião Duarte Dória Neto 2 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de Pós-Graduação em Ciência

Leia mais

Redes Neurais e Sistemas Fuzzy

Redes Neurais e Sistemas Fuzzy 1. Inteligência Computacional Redes Neurais e Sistemas Fuzzy Apresentação da disciplina Conceitos básicos A chamada Inteligência Computacional (IC) reúne uma série de abordagens e técnicas que tentam modelar

Leia mais

Automação Inteligente de Processos e Sistemas

Automação Inteligente de Processos e Sistemas Automação Inteligente de Processos e Sistemas Prof. Dr. Ivan Nunes da Silva USP/EESC/SEL insilva@sc.usp.br 3 de agosto de 203. Sistemas Inteligentes Conjunto de ferramentas computacionais que tentam simular

Leia mais

Introdução às Redes Neurais Artificiais

Introdução às Redes Neurais Artificiais Introdução às Redes Neurais Artificiais Introdução Prof. João Marcos Meirelles da Silva http://www.professores.uff.br/jmarcos Departamento de Engenharia de Telecomunicações Escola de Engenharia Universidade

Leia mais

Aprendizado de Máquinas. Multi-Layer Perceptron (MLP)

Aprendizado de Máquinas. Multi-Layer Perceptron (MLP) Universidade Federal do Paraná (UFPR) Departamento de Informática (DInf) Aprendizado de Máquinas Multi-Layer Perceptron (MLP) David Menotti, Ph.D. web.inf.ufpr.br/menotti Redes Neuronais Cérebro humano.

Leia mais

Algoritmos de Aprendizado. CONTEÚDO Introdução Motivação, Objetivo, Definição, Características Básicas e Histórico. Regra de HEBB.

Algoritmos de Aprendizado. CONTEÚDO Introdução Motivação, Objetivo, Definição, Características Básicas e Histórico. Regra de HEBB. CONTEÚDO Introdução Motivação, Objetivo, Definição, Características Básicas e Histórico Conceitos Básicos Neurônio Artificial, Modos de Interconexão Processamento Neural Recall e Learning Regras de Aprendizado

Leia mais

RECONHECIMENTO DE TRAJETÓRIA COM REDES NEURAIS

RECONHECIMENTO DE TRAJETÓRIA COM REDES NEURAIS 1 RECONHECIMENTO DE TRAJETÓRIA COM REDES NEURAIS Giovanni Crestan Leonardo Enomoto Araki Thiago Antonio Grandi De Tolosa Wânderson de Oliveira Assis Wilson Carlos Siqueira Lima Júnior IMT Instituto Mauá

Leia mais

Inteligência Computacional

Inteligência Computacional Inteligência Computacional INTRODUÇÃO ÀS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Renato Dourado Maia Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros Fundação Educacional Montes Claros Na Aula Passada... O que é uma

Leia mais

3 Redes Neurais Introdução

3 Redes Neurais Introdução 3 Redes Neurais 3.. Introdução As redes neurais artificiais, ou comumente conhecidas como Neural Networs, foram motivadas em princípio pela extraordinária capacidade do cérebro humano para executar tarefas

Leia mais

Redes Neurais não Supervisionadas: SOM

Redes Neurais não Supervisionadas: SOM Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação Redes Neurais não Supervisionadas: SOM DCA0121 Inteligência Artificial Aplicada Heitor Medeiros 1 Tópicos

Leia mais

Algoritmos de Aprendizado. Formas de Aprendizado. Aprendizado Batch x Incremental. Aprendizado Batch x Incremental

Algoritmos de Aprendizado. Formas de Aprendizado. Aprendizado Batch x Incremental. Aprendizado Batch x Incremental Algoritmos de Aprendizado Regra de Hebb Perceptron Delta Rule (Least Mean Square Back Propagation Formas de Aprendizado Existe dois métodos básicos de aplicação do algoritmo Back Propagation: Aprendizado

Leia mais

INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL EM AMBIENTES DE PROCESSAMENTO PARALELO. Lamartine N. F. Guimarães.

INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL EM AMBIENTES DE PROCESSAMENTO PARALELO. Lamartine N. F. Guimarães. INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL EM AMBIENTES DE PROCESSAMENTO PARALELO Lamartine N. F. Guimarães. Roteiro Inteligência Computacional: Problemas. Os BEOWULFS do IEAv. Possibilidades de Paralelismo. Redes neurais:

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Inteligência Artificial Aula 14 Aprendizado de Máquina Avaliação de s Preditivos (Classificação) Hold-out K-fold Leave-one-out Prof. Ricardo M. Marcacini ricardo.marcacini@ufms.br Curso: Sistemas de Informação

Leia mais

Análise Quantitativa de Tecidos em Úlceras de Perna

Análise Quantitativa de Tecidos em Úlceras de Perna 49 5 Análise Quantitativa de Tecidos em Úlceras de Perna A avaliação das áreas proporcionais de cada tecido interno das úlceras fornece informações importantes sobre seu estado patológico [BERRISS, 2000],

Leia mais

4 Redes Neurais Artificiais RNAs

4 Redes Neurais Artificiais RNAs 66 4 Redes Neurais Artificiais RNAs Redes neurais artificial (RNA) são algoritmos que se baseiam no comportamento do cérebro humano. Dessa forma, imita a estrutura massivamente paralela do cérebro, com

Leia mais

XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Foz de Iguaçu-PR, 2002

XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Foz de Iguaçu-PR, 2002 ESTUDO PRELIMINAR DA UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS NA PREVISÃO DE TEMPERATURA MÉDIA DIÁRIA PARA A CIDADE DE PELOTAS-RS Ariane Frassoni dos Santos 1, João Gerd Zell de Mattos 1, Paulo Roberto Krebs 2 1 Faculdade

Leia mais

Inteligência Computacional Redes Neurais 2003/2

Inteligência Computacional Redes Neurais 2003/2 Universidade Federal do Rio de Janeiro Departamento de Ciência da Computação Inteligência Computacional Redes Neurais 2003/2 Antonio Carlos Gay Thomé - 3268 thome@nce.ufrj.br www.equipe.nce.ufrj.br/thome

Leia mais

MODELO NEURAL COM ATRASO DE TEMPO PARA A PREVISÃO DO INCC

MODELO NEURAL COM ATRASO DE TEMPO PARA A PREVISÃO DO INCC MODELO NEURAL COM ATRASO DE TEMPO PARA A PREVISÃO DO INCC Paulo Roberto Barbosa 1 Elaine Inacio Bueno 2 Nas Ciências Econômicas ocorrem fenômenos temporais que dependem da observação de dados em um período

Leia mais

Fundamentos das Redes Neurais: exemplos em Java

Fundamentos das Redes Neurais: exemplos em Java Fundamentos das Redes Neurais: exemplos em Java Recife 2008 Copyringt by 2007 Mêuser Valença Impresso no Brasil Printed in Brazil Editor Tarcísio Pereira Diagramação Maria do Carmo de Oliveira Capa Valeska

Leia mais

Inteligência Computacional para Jogos Eletrônicos

Inteligência Computacional para Jogos Eletrônicos Inteligência Computacional para Jogos Eletrônicos Papéis da IA em Jogos Adversários Aliados Personagens de apoio NPC s (Non-player Character) Comentaristas Controle de câmera Geração de fases Nivelamento

Leia mais

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Pós-Graduação em Ciência da Computação Inteligência Artificial Aprendizagem (Redes Neurais - Complementar) Prof. a Joseana Macêdo

Leia mais

Décimo Quinto Encontro Regional Ibero-americano do CIGRÉ Foz do Iguaçu-PR, Brasil 19 a 23 de maio de 2013

Décimo Quinto Encontro Regional Ibero-americano do CIGRÉ Foz do Iguaçu-PR, Brasil 19 a 23 de maio de 2013 UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA MODELAGEM DO COMPORTAMENTO DE ISOLADORES A. H. Reiner* L. H. Meyer* F. H. Molina** *Fundação Universidade Regional de Blumenau ** Centrais Elétricas de Santa Catarina S/A

Leia mais

PREVISÃO CLIMÁTICA DE PRECIPITAÇÃO USANDO REDE NEURAL

PREVISÃO CLIMÁTICA DE PRECIPITAÇÃO USANDO REDE NEURAL PREVISÃO CLIMÁTICA DE PRECIPITAÇÃO USANDO REDE NEURAL Juliana A. ANOCHI 1, Sabrina B. M. SAMBATTI 1, Eduardo F. P. da LUZ 1, Haroldo F. de CAMPOS VELHO 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE

Leia mais

Inteligência Artificial. Redes Neurais Artificiais

Inteligência Artificial. Redes Neurais Artificiais Curso de Especialização em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais Aulas Práticas no Matlab João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão Matlab Objetivos:

Leia mais

FERRAMENTA DE AUXÍLIO NO PROCESSO DE MEDIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL RESUMO

FERRAMENTA DE AUXÍLIO NO PROCESSO DE MEDIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL RESUMO 31 FERRAMENTA DE AUXÍLIO NO PROCESSO DE MEDIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL RESUMO Marco Antônio Silva Pereira 1 Este artigo aborda assuntos relacionados aos problemas encontrados

Leia mais

Ricardo Cavalcanti Costa Modelos Preditivos de Velocidade de Vento para Sistemas Eólicos Baseados em Redes Neurais Artificiais

Ricardo Cavalcanti Costa Modelos Preditivos de Velocidade de Vento para Sistemas Eólicos Baseados em Redes Neurais Artificiais UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CENTRO DE ENERGIAS ALTERNATIVAS E RENOVÁVEIS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA Ricardo Cavalcanti Costa Modelos Preditivos de Velocidade de Vento para Sistemas Eólicos

Leia mais

Inteligência Artificial. Conceitos Gerais

Inteligência Artificial. Conceitos Gerais Inteligência Artificial Conceitos Gerais Inteligência Artificial - IA IA é um campo de estudo multidisciplinar e interdisciplinar, que se apóia no conhecimento e evolução de outras áreas do conhecimento.

Leia mais

BACHARELADO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO LETÍCIA NUNES CARVALHO THAYANE DA SILVA CANTARINO

BACHARELADO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO LETÍCIA NUNES CARVALHO THAYANE DA SILVA CANTARINO BACHARELADO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO LETÍCIA NUNES CARVALHO THAYANE DA SILVA CANTARINO REDES NEURAIS EM CONTROLE: COMPARAÇÃO DE DESEMPENHO DE DIFERENTES MODELOS Campos dos Goytacazes 2016

Leia mais

REDES NEURAIS. É um conjunto complexo de células que determina o funcionamento e comportamento dos seres vivos. Sua unidade fundamental é o neurônio

REDES NEURAIS. É um conjunto complexo de células que determina o funcionamento e comportamento dos seres vivos. Sua unidade fundamental é o neurônio REDES NEURAIS Sistema Nervoso 2 O que é? É um conjunto complexo de células que determina o funcionamento e comportamento dos seres vivos Engloba o cérebro Sua unidade fundamental é o neurônio Se diferencia

Leia mais

Inteligência Artificial. Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 21 Projeto de RNA

Inteligência Artificial. Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 21 Projeto de RNA Inteligência Artificial Prof. Tiago A. E. Ferreira Aula 21 Projeto de RNA Projeto de Redes Neurais Projeto de Redes Neurais Baseado apenas em dados Exemplos para treinar uma rede devem ser compostos por

Leia mais

REDES NEURONAIS Conceitos. Jorge M. Santos

REDES NEURONAIS Conceitos. Jorge M. Santos REDES NEURONIS Conceitos Jorge M. Santos jms@isep.ipp.pt Definição e enquadramento histórico neural network is a massively parallel distributed processor made up of simple processing units that has a natural

Leia mais

Previsão da Velocidade dos Ventos por Redes Neurais Artificiais e ARIMA de Box & Jenkins

Previsão da Velocidade dos Ventos por Redes Neurais Artificiais e ARIMA de Box & Jenkins Previsão da Velocidade dos Ventos por Redes Neurais Artificiais e de Box & Jenkins Daniela J. Rossi, Anna D. P. Lotufo, Mara L. M. Lopes Depto de Engenharia Elétrica, FEIS, UNESP 13-000, Ilha Solteira,

Leia mais

Utilização de Redes Neurais Artificiais para Interpolação de Resultados do Método de Elementos Finitos

Utilização de Redes Neurais Artificiais para Interpolação de Resultados do Método de Elementos Finitos Utilização de Redes Neurais Artificiais para Interpolação de Resultados do Método de Elementos Finitos Leandro M. de Souza Resumo Neste artigo, é proposta uma metodologia que utiliza Redes Neurais Artificiais

Leia mais

SISTEMA PARA CLASSIFICAÇÃO DE MÉIS BASEADO EM REDES NEURAIS

SISTEMA PARA CLASSIFICAÇÃO DE MÉIS BASEADO EM REDES NEURAIS Revista CSBEA v. 2, n. 1 (2016) 1 SISTEMA PARA CLASSIFICAÇÃO DE MÉIS BASEADO EM REDES NEURAIS E. F. DIAS 1, M. M. de ALMEIDA 2 e E. R. DUARTE 3 1 Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Ponta

Leia mais

Otimização com Algoritmos Genéticos no MATLAB. Prof. Rafael Saraiva Campos CEFET-RJ

Otimização com Algoritmos Genéticos no MATLAB. Prof. Rafael Saraiva Campos CEFET-RJ Otimização com Algoritmos Genéticos no MATLAB Prof. Rafael Saraiva Campos CEFET-RJ Conteúdo do Mini-Curso PARTE 1 Teoria PARTE 2 Prática Conteúdo do Mini-Curso PARTE 1 Teoria 1.1. Conceitos Básicos de

Leia mais

Sistemas de Informação e Decisão. Douglas Farias Cordeiro

Sistemas de Informação e Decisão. Douglas Farias Cordeiro Sistemas de Informação e Decisão Douglas Farias Cordeiro Decisão Tomamos decisões a todo momento! O que é uma decisão? Uma decisão consiste na escolha de um modo de agir, entre diversas alternativas possíveis,

Leia mais

UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS UILIAÇÃO DE REDES NEURAIS ARIFICIAIS PARA PREVISÃO DE SÉRIES EMPORAIS Aida Araújo Ferreira(1); Elvis Gonçalves de Lira(2) (1) Instituto Federal de Educação, Ciência e ecnologia (IFPE), Av. Prof Luiz Freire,

Leia mais

Introdução às Redes Neurais Artificiais

Introdução às Redes Neurais Artificiais Introdução às Redes Neurais Artificiais Mapas Auto-Organizáveis Prof. João Marcos Meirelles da Silva http://www.professores.uff.br/jmarcos Departamento de Engenharia de Telecomunicações Escola de Engenharia

Leia mais

Paradigmas de Aprendizagem

Paradigmas de Aprendizagem Universidade Federal do Espírito Santo Centro de Ciências Agrárias CCA UFES Departamento de Computação Paradigmas de Aprendizagem Redes Neurais Artificiais Site: http://jeiks.net E-mail: jacsonrcsilva@gmail.com

Leia mais

4 Desenvolvimento dos Modelo

4 Desenvolvimento dos Modelo 68 4 Desenvolvimento dos Modelo Neste capítulo são desenvolvidos três modelos para previsão da velocidade do vento, a saber: modelo estatístico que combina a metodologia do modelo Box&Jenkins com a regressão

Leia mais

Avaliação de Desempenho de Redes LVQ em Comparação com Redes MLP com Backpropagation na Classificação de Cromossomos

Avaliação de Desempenho de Redes LVQ em Comparação com Redes MLP com Backpropagation na Classificação de Cromossomos Avaliação de Desempenho de Redes LVQ em Comparação com Redes MLP com Backpropagation na Classificação de Cromossomos Otávio Roberto Martins de Souza UFSC otavio@eps.ufsc.br Silvana Pezzi, M.Eng UFSC spezzi@eps.ufsc.br

Leia mais

Perceptron de Múltiplas Camadas e Backpropagation

Perceptron de Múltiplas Camadas e Backpropagation Universidade Federal do Espírito Santo Centro de Ciências Agrárias CCA UFES Departamento de Computação Perceptron de Múltiplas Camadas e Backpropagation Redes Neurais Artificiais Site: http://jeiks.net

Leia mais

Redes Neurais Artificiais Aplicadas na Otimização da Adsorção de Filmes Finos de Ftalocianinas

Redes Neurais Artificiais Aplicadas na Otimização da Adsorção de Filmes Finos de Ftalocianinas Redes Neurais Artificiais Aplicadas na Otimização da Adsorção de Filmes Finos de Ftalocianinas Aline Márcia de O. Farias 1, Emanuel Airton de O. Farias 1, Carla Eiras 1,2, Durcilene A. da Silva 1, Ricardo

Leia mais

Um Sistema Distribuído para Treinamento de Redes Neurais

Um Sistema Distribuído para Treinamento de Redes Neurais Um Sistema Distribuído para Treinamento de Redes Neurais JOSÉ REINALDO LEMES JÚNIOR UFLA - Universidade Federal de Lavras DCC Departamento de Ciência da Computação Cx Postal 3037 CEP 37200-000 Lavras (MG)

Leia mais

RECONSTRUÇÃO E RECONHECIMENTO DE IMAGENS BINÁRIAS UTILIZANDO O ALGORITMO MÁQUINA DE BOLTZMANN

RECONSTRUÇÃO E RECONHECIMENTO DE IMAGENS BINÁRIAS UTILIZANDO O ALGORITMO MÁQUINA DE BOLTZMANN UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE ENGENHARIA ELÉTRICA PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA GUSTAVO BRUNO DO VALE RECONSTRUÇÃO E RECONHECIMENTO DE IMAGENS BINÁRIAS UTILIZANDO O ALGORITMO MÁQUINA

Leia mais

FERRAMENTA PARA O DESENVOLVIMENTO DE REDES NEUROFUZZY

FERRAMENTA PARA O DESENVOLVIMENTO DE REDES NEUROFUZZY FERRAMENTA PARA O DESENVOLVIMENTO DE REDES NEUROFUZZY NÍRIA B. FERREIRA, MERISANDRA C. DE MATTOS, EVELISE C. ZANCAN, PRISCYLA WALESKA T. A. SIMÕES Grupo de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada,

Leia mais

BIBLIOGRAFIA: TIJUNELIS, Pedro. Solid Edge. Campus Indianópolis-SP: Unip, 2010.

BIBLIOGRAFIA: TIJUNELIS, Pedro. Solid Edge. Campus Indianópolis-SP: Unip, 2010. CRONOGRAMA DE ATIVIDADE SEMESTRAL Aplicado em: 1º/2011 Curso: ENGENHARIA MECRATRÔNICA Disciplina: Computação Aplicada à Modelagem de Sólidos Carga horária: 2h/semana Semestres a ser aplicada: 8º e 9º A

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica REDES DE FUNÇÃO DE BASE RADIAL - RBF Prof. Dr. André A. P. Biscaro 1º Semestre de 2017 Funções de Base Global Funções de Base Global são usadas pelas redes BP. Estas funções são definidas como funções

Leia mais

Uma Introdução a SVM Support Vector Machines. Obs: Baseada nos slides de Martin Law

Uma Introdução a SVM Support Vector Machines. Obs: Baseada nos slides de Martin Law Uma Introdução a SVM Support Vector Machines Obs: Baseada nos slides de Martin Law Sumário Historia das SVMs Duas classes, linearmente separáveis O que é um bom limite para a decisão? Duas classes, não

Leia mais

Redes Neurais Artificiais Dinâmicas Aplicadas na Previsão de Demanda de Energia Elétrica no Curtíssimo Prazo

Redes Neurais Artificiais Dinâmicas Aplicadas na Previsão de Demanda de Energia Elétrica no Curtíssimo Prazo Redes Neurais Artificiais Dinâmicas Aplicadas na Previsão de Demanda de Energia Elétrica no Curtíssimo Prazo Luciano Carli Moreira de Andrade Mário Oleskovics Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação

Leia mais

RECONHECIMENTO DOS SÍMBOLOS MANUSCRITOS DO SISTEMA SIGNWRITING

RECONHECIMENTO DOS SÍMBOLOS MANUSCRITOS DO SISTEMA SIGNWRITING UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PELOTAS ESCOLA DE INFORMÁTICA CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO RECONHECIMENTO DOS SÍMBOLOS MANUSCRITOS DO SISTEMA SIGNWRITING por Fabiana Zaffalon Ferreira Rocha Anteprojeto de Graduação

Leia mais

Comparação de Modelos Neurais Aplicados a Resistência de Fornos de Redução do Alumínio Primário

Comparação de Modelos Neurais Aplicados a Resistência de Fornos de Redução do Alumínio Primário Trabalho apresentado no DINCON, Natal - RN, 2015. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics Comparação de Modelos Neurais Aplicados a Resistência de Fornos de

Leia mais

3 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

3 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 50 3 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Este capitulo apresenta uma descrição sucinta da teoria básica de Redes Neurais Artificiais e sobre a criação do Comitê de Redes Neurais. Se o leitor estiver familiarizado

Leia mais

Apresentação da disciplina Inteligência Artificial Análise e Desenvolvimento de Sistemas INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PROFESSOR FLÁVIO MURILO

Apresentação da disciplina Inteligência Artificial Análise e Desenvolvimento de Sistemas INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PROFESSOR FLÁVIO MURILO Apresentação da disciplina Inteligência Artificial Análise e Desenvolvimento de Sistemas 1 Inteligência Artificial Informações Gerais Curso: Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) Ano letivo: 2016.2

Leia mais

Porta Lógica XOR Digital Neural

Porta Lógica XOR Digital Neural Anais do 12 o Encontro de Iniciação Científica e Pós Graduação do ITA XII ENCITA/2006 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 16 a 19, 2006 Porta Lógica XOR Digital

Leia mais

FÁBIO BARROS TEBALDI ESTUDO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS PARA VERIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE ASSINATURAS ATRAVÉS DE IMAGENS

FÁBIO BARROS TEBALDI ESTUDO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS PARA VERIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE ASSINATURAS ATRAVÉS DE IMAGENS FUNDAÇÃO DE ENSINO EURÍPIDES SOARES DA ROCHA CENTRO UNIVERSITARIO EURÍPIDES DE MARÍLIA UNIVEM CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO BACHARELADO FÁBIO BARROS TEBALDI ESTUDO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS PARA VERIFICAÇÃO

Leia mais

Introdução. Inteligência Computacional. Prof. João Alberto Fabro

Introdução. Inteligência Computacional. Prof. João Alberto Fabro Introdução Inteligência Computacional Prof. João Alberto Fabro Estrutura da Apresentação Início Inteligência Artificial... O que se estuda! Como foi estudado... (Sistemas Especialistas) Estrutura da Apresentação

Leia mais

Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra. Padrões e processos em Dinâmica de uso e Cobertura da Terra

Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra. Padrões e processos em Dinâmica de uso e Cobertura da Terra Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra Padrões e processos em Dinâmica de uso e Cobertura da Terra Introdução 1 2 3 4 Capacidade de Armazenamento X Análise e Interpretação

Leia mais

Uso de Redes Neurais Artificiais na Determinação dos Zeros de Funções Polinomiais

Uso de Redes Neurais Artificiais na Determinação dos Zeros de Funções Polinomiais Revista Tecnologias em Proeção v n p 8-5 dez 8 Uso de Redes Neurais Artificiais na Determinação dos Zeros de Funções Polinomiais Ircílio Chissolucombe Resumo A Inteligência Artificial tem sido muito utilizada

Leia mais

Redes Neurais Artificiais. Everton Gago

Redes Neurais Artificiais. Everton Gago Redes Neurais Artificiais Everton Gago Como vai ser? O que é RNA? Conglomerado de neurônios!?!? Neurônio: Neurônio: Entradas: X0 = 0 X1 = 1 X2 = 1 Neurônio: Entradas: X0 = 0 X1 = 1 X2 = 1 Pesos: W0 = 0.3

Leia mais

Estudo do Controle de Pêndulo Inverso sobre Carro utilizando Rede Neural de Base Radial

Estudo do Controle de Pêndulo Inverso sobre Carro utilizando Rede Neural de Base Radial Estudo do Controle de Pêndulo Inverso sobre Carro utilizando Rede Neural de Base Radial Adriana de C. Drummond, Kleyton C. de Oliveira e Adolfo Bauchspiess [adriana, kleyton, adolfo]@ene.unb.br GRACO Grupo

Leia mais

Tabela de Pré-Requisitos. Interdisciplinar 36 Não há

Tabela de Pré-Requisitos. Interdisciplinar 36 Não há Nome da UC Categoria CH Total Pré-Requisitos Álgebra Linear Eletiva 72 Geometria Analítica Álgebra Linear Computacional Eletiva 72 Cálculo Numérico Álgebra Linear II Eletiva 72 Álgebra Linear Algoritmos

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica REDES NEURAIS ARTIFICIAIS AULA 03 Prof. Dr. André A. P. Biscaro 1º Semestre de 2017 INTRODUÇÃO Aprendizagem é um processo pelo qual os parâmetros livres de uma rede neural são adaptados através de um processo

Leia mais

PROPOSTA DE UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA ANÁLISES FÍSICO- QUÍMICA UTILIZANDO DADOS ESPECTROMÉTRICOS NO UV-VIS

PROPOSTA DE UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA ANÁLISES FÍSICO- QUÍMICA UTILIZANDO DADOS ESPECTROMÉTRICOS NO UV-VIS PROPOSTA DE UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA ANÁLISES FÍSICO- QUÍMICA UTILIZANDO DADOS ESPECTROMÉTRICOS NO UV-VIS 1 SILVA, J. N., 2 MONTEIRO, G. S., 3 SILVA, S. K., 4 AVELINO, M. C., 5 FRANÇA, M. I. C,.

Leia mais

APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO

APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO APLICAÇÃO DE ALGORITMOS BIO-INSPIRADOS EM CONTROLE ÓTIMO Profa. Mariana Cavalca Baseado em: Material didático do Prof. Dr. Carlos Henrique V. Moraes da UNIFEI Curso de verão da Profa. Gisele L. Pappa Material

Leia mais

Previsão de séries temporais mediante redes neurais

Previsão de séries temporais mediante redes neurais Previsão de séries temporais mediante redes neurais Aluna: João Pedro Mano Orientadora: Celia Anteneodo Introdução Atualmente, com o crescimento dos mercados financeiros, e com as mudanças bruscas nos

Leia mais

5 Redes Neurais Artificiais

5 Redes Neurais Artificiais 5 Redes Neurais Artificiais 5.1. Introdução A motivação original desta metodologia 1 foi a tentativa de modelar a rede de neurônios humanos visando compreender o funcionamento do cérebro. Portanto, como

Leia mais

Redes Neurais aplicadas na predição de valores genéticos

Redes Neurais aplicadas na predição de valores genéticos Redes Neurais aplicadas na predição de valores genéticos Gabi Nunes Silva 1 Isabela de Castro Sant'Anna 2 Rafael Simões Tomaz 3 Cosme Damião Cruz 2 1 Introdução Nos programas de melhoramento genético,

Leia mais

.SXUNWF «T'NTQºLNHF &)&1.3* Introdução às redes Neurais Artificiais (RNAs) v1.1

.SXUNWF «T'NTQºLNHF &)&1.3* Introdução às redes Neurais Artificiais (RNAs) v1.1 1 Introdução às redes Neurais Artificiais (RNAs) v1.1 por João Paulo Schwarz Schüler jpss@schulers.com - http://www.schulers.com/jpss ( enviar correções, sugestões ao jpss ).SXUNWF «T'NTQºLNHF As redes

Leia mais

ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NA REGIÃO DO MACIÇO DE BATURITÉ: ABORDAGEM VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS.

ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NA REGIÃO DO MACIÇO DE BATURITÉ: ABORDAGEM VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. ESTIMATIVA DE RADIAÇÃO SOLAR NA REGIÃO DO MACIÇO DE BATURITÉ: ABORDAGEM VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Arini de Menezes Costa 1, Kaio Martins Ramos 2, Hugo Hermano da Costa Castro 3, Antonio Alisson P.

Leia mais