Aulas

1. Aula 1 - Introdução às Redes Neurais Artificiais
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2. Aula 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.
   • Nonlinear Black-Box,Bias-Variance Dilema, 1pag. ps
   • Nonlinear Black-Box,Bias-Variance Dilema, 2pag. ps
   • Nonlinear Black-Box,Bias-Variance Dilema, 1 pag. pdf
   • Nonlinear Black-Box,Bias-Variance Dilema, 2 pag. pdf
   • Escolha de modelos, 1pag. ps
   • Escolha de modelos, 2pag. ps
   • Escolha de modelos, 1pag. pdf
   • Escolha de modelos, 2pag. pdf
   • Introduction to statistical learning theory por Frederico Girosi - Apenas ps
3. Aula 3 - McCulloch-Pitts neuron, Redes Multilayer Perceptron, Backpropagation;
   • Single Layer Perceptron - PPT
   • Single Layer Perceptron - 1pag. pdf
   • Single Layer Perceptron - 2pag. pdf
   • Multilayer Perceptron - PPT
   • Multilayer Perceptron - 1pag. pdf
   • Multilayer Perceptron - 2pag. pdf
4. Aula 4 - Radial Basis Function Networks;
   • Radial Basis Function Networks - PPT
   • Radial Basis Function Networks - 1pag. pdf
   • Radial Basis Function Networks - 2pag. pdf
   • Learning in Associative Memories - 1pag. ps
   • Learning in Associative Memories - 2pag. ps
   • Learning in Associative Memories - 1pag. pdf
   • Learning in Associative Memories - 2pag. pdf
5. Aula 5 - Alguns Exemplos
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6. Aulas 6 e 7 - Adaptive Linear Modelling / Instantaneous Linear Algorithms;
   • Adaptive Linear Modelling (ainda por ser atualizado - 1pag. ps
   • Adaptive Linear Modelling - 4pag. ps
   • Adaptive Linear Modelling - 1pag. pdf
   • Adaptive Linear Modelling - 4pag. pdf
   • Instantaneous Learning Algorithms - 1pag. ps
   • Instantaneous Learning Algorithms - 4pag. ps
   • Instantaneous Learning Algorithms - 1pag. pdf
   • Instantaneous Learning Algorithms - 4pag. pdf
7. Aula 8 - Dados de treinamento, regularização e conhecimento a priori;
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   • Empirical risk minimization and regularization theory by Frederico Girosi - 1pag. ps
   • Empirical risk minimization and regularization theory by Frederico Girosi - 4pag. ps
8. Aula 9 - Redes Não Supervisionadas - Principal Components Analysis and Self-Organising Maps
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