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Redes Neuronais

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
Data da última atualização: 2025-01-06
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