Programa do curso - Parte 1

1. Introdução geral a redes neurais,
2. Uma visão de redes neurais como modelos black-box não lineares, aspectos sobre a escolha de modelos de regressão como um balanceamento entre conhecimento a priori e a quantidade dos dados de treinamento.
3. McCulloch-Pitts neuron, Redes Multilayer Perceptron, Backpropagation;
4. Redes de Memória Associativa, Aprendizagem linear adaptativa;
5. Algoritmos de aprendizagem instantânea;
6. Regularização, modelos não paramétricos;
7. Redes não supervisionadas.