Programa do Curso

Introdução ao 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. Aprendizado supervisionado e não supervisionado

Visão geral dos pacotes disponíveis

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

Aplicação do Neural Networks

  • Conceito de neurônios e redes neurais
  • Um modelo simplificado do cérebro
  • Oportunidades dos neurônios
  • Problema XOR e a natureza da distribuição de valores
  • A natureza polimórfica do sigmoidal
  • Outras funções ativadas
  • Construção de redes neurais
  • Conceito de conexão entre neurônios
  • Redes neurais como nós
  • Construindo uma rede
  • Neurônios
  • Camadas
  • Escalas
  • Dados de entrada e saída
  • Intervalo 0 a 1
  • Normalização
  • Aprendendo Neural Networks
  • Retropropagação
  • Passos de propagação
  • Algoritmos de treinamento da rede
  • Faixa de aplicação
  • Estimação
  • Problemas com a possibilidade de aproximação por
  • Exemplos
  • OCR e reconhecimento de padrões de imagens
  • Outras aplicações
  • Implementação de modelagem de rede neural para previsão de preços de ações de empresas listadas

Requisitos

Programming em qualquer linguagem de programação recomendada.

 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (3)

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