Redes Neuronais

Imagem d@ Luís Filipe Barbosa de Almeida Alexandre [Ficheiro Local]
Luís Filipe Barbosa de Almeida Alexandre
Código:
14499
Ano:
1
Semestre:
S1
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
OT(15H)
Área Científica:
Informática
Tipo de ensino:
Presencial.
Estágios:
Não aplicável.
Objectivos de Aprendizagem:
Introduzir os conceitos, modelos e linguagem adequados à resolução de problemas usando redes neuronais.
No final da UC o estudante de ser capaz de resolver problemas usando redes neuronais e eventualmente propôr alterações aos métodos existentes.
Conteúdos programáticos:
1-Redes feed-forward e recurrentes.
2-Redes para clustering, classificação e regressão.
3-Redes reservoir.
4-Algoritmos de aprendizagem para redes feed-forward e para redes recurrentes.
5-Topologias.
6-Critérios de custo.
7-Avaliação de desempenho.
8-Redes shalow versus redes deep.
9-Aplicações ao processamento de sinal e imagem.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação:
A avaliação é feita através de dois trabalho práticos (cada um vale 50% da nota final). Cada trabalho inclui um relatório escrito e uma apresentação pública. O primeiro trabalho é um trabalho de revisão de artigos na área e o segundo tem uma componente prática ligada à implementação de uma das abordagens estudadas.
Bibliografia principal:
Principal
-Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press book, 2016
-Neural Networks and Learning Machines (3rd Edition), S. Haykin, Prentice Hall; 3 edition, 2008

Complementar
-Pattern Recognition and Machine Learning, C. Bishop, Springer, 2006
-Várias revistas científicas da área
Língua:
Português
Esta informação promove os seguintes Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU:
Garantir o acesso à educação inclusiva, de qualidade e equitativa, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos