Programa do Curso

Introdução a Neural Networks

  1. O que são Neural Networks
  2. Qual é o status atual na aplicação de redes neurais
  3. Neural Networks vs modelos de regressão
  4. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Visão geral dos pacotes disponíveis

  1. nnet, neuralnet e outros
  2. Diferenças entre pacotes e suas limitações
  3. Visualizando redes neurais

Aplicando Neural Networks

  • Conceito de neurônios e redes neurais
  • Um modelo simplificado do cérebro
  • Neurônio de oportunidades
  • Problema XOR e a natureza da distribuição de valores
  • A natureza polimórfica do sigmoidal
  • Outras funções ativadas
  • Construção de redes neurais
  • Conceito de neurônios conectados
  • Rede neural como nós
  • Construindo uma rede
  • Neurônios
  • Camadas
  • Balanças
  • Dados de entrada e saída
  • Faixa de 0 a 1
  • Normalização
  • Aprendendo Neural Networks
  • Propagação retroativa
  • Propagação de etapas
  • Algoritmos de treinamento de rede
  • Alcance da aplicação
  • Estimativa
  • Problemas com a possibilidade de aproximação por
  • Exemplos
  • OCR e reconhecimento de padrões de imagem
  • Outras aplicações
  • Implementando um trabalho de modelagem de rede neural prevendo preços de ações listadas

Requisitos

Recomenda-se a programação em qualquer linguagem de programação .

 14 horas

Número de participantes



Preço por participante

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