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Sobre a aula
Aula de Computação Bioinspirada (2020-05-22): 2.3.4.-2.3.6 MLP, 2.4.4. Projeto de Redes Neurais Artificiais
Disciplina
EMENTA
Definição de modelos conexionistas. Introdução às Redes Neurais Artificiais. Perceptron. Aprendizado Supervisionado. Perceptron Multi-Camadas. Arquiteturas Básicas de Redes Neurais Aritificiais. Aprendizado Não-Supervisionado. Algoritmos Evolucionários: Algoritmos Genéticos, Programação Genética e Estratégias Evolutivas. Aplicações em Informática Biomédica: Sistemas de Diagnóstico Auxiliado por Computador; Problemas de Previsão; Reconhecimento de Padrões em Bioinformática.
Objetivo
Fornecer ao aluno, conceitos básicos e características dos sistemas de Computação Bioinspirada, enfatizando conceitos, técnicas e métodos de aquisição e representação de conhecimento não-simbólico. Introduzir ao aluno, aplicações de sistemas de Computação Bioinspirada em problemas práticos.
Índice de vídeos da disciplina
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-03-20): 1.2. Algoritmos Genéticos
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-03-27): 1.3. Estratégias Evolutivas
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-04-03): 1.4. Programação Genética
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-04-17): 2.1. Introdução às Redes Neurais Artificiais (parte 1)
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-04-24): 2.2. Perceptron
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-05-08): 2.3. Perceptron Multicamadas (parte 1)
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-05-15): 2.3. Perceptron Multicamadas (parte 2)
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-05-22): 2.4.4. Projeto de RNAs
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-05-29): 2.4. Outras Redes Neurais Artificiais
- Aula de Computação Bioinspirada (2020-06-05): 2.6. Deep Learning