Características básicas: aprendizado, associação, generalização e robustez; histórico; estrutura do neurônio artificial; estruturas de interconexão; tipos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado; algoritmos de aprendizado: perceptron, algoritmos de mínimos quadrados, retropropagação de erros (back propagation) e suas variações, aprendizado competitivo, mapas auto-organizaveis (som self-organizing maps) redes neurais probabilísticas (pnn probabilistic neural networks), redes de função de base radial (RBF Radial Basis Functions); aplicações.
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