Características Básicas: Aprendizado, Associação, Generalização e Robustez; Histórico; Estrutura do Neurônio Artificial; Estruturas de Interconexão; Tipos de Aprendizado Supervisionado e Não-Supervisionado; Modelos de Redes Neurais: Perceptron, Delta Rule (Adaline), Multi-Layer Perceptron, Mapas Auto-Organizáveis (SOM Self-Organizing Maps), Redes de Função de Base Radial (RBF Radial Basis Functions); Redes Recorrentes (Echo-State Neural Networks); Aplicações
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