Objetivos Gerais:

1 - O principal objectivo da disciplina de Redes Neuronais Artificiais é o de preparar o aluno para utilizar as Redes Neuronais Artificiais como ferramenta de trabalho no apoio ao desenvolvimento e investigação em diferentes áreas.

Conteúdos / Programa:

1 - Introdução às Redes Neuronais Artificiais.
2 - Topologias de Redes Neuronais Artificiais.
3 - Algorítmos de Treino.
4 - Identificação de sistemas com Redes Neuronais Artificiais.
5 - Utilização de modelos neuronais em previsão, classificação e controlo.
6 - Outras ferramentas de Inteligência Artificial.
7 - Implementação em hardware.
8 - Aplicação a casos reais.
9 - Tópicos Avançados de Redes Neuronais Artificiais.

Bibliografia / Fontes de Informação:

Magnus Nørgaard, Ole Ravn, Niels K. Poulsen and Lars K. Hansen , 2000 , Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems , Springer-Verlag, London
Martin T. Hagan, Howard B. Demuth e Mark Hudson Beale , 2002 , Neural Network Design , Publisher Martin Hagan
Morgado Dias , 2005 , Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação , Universidade de Aveiro
Mathworks , 2011 , Neural Network Toolbox , Mathworks
José C. Principe, Neil R. Euliano, W. Curt Lefebvre , 2000 , Neural and Adaptive Systems: Fundamentals through Simulations , Wiley

Métodos e Critérios de Avaliação:

Tipo de Classificação: Quantitativa (0-20)

Metodologia de Avaliação:
A avaliação será feita com base em trabalhos de simulação sobre Redes Neuronais Artificiais. Este trabalhos têm o caracter de projeto. Trabalho de síntese/Trabalho preparatório - 20% Trabalho de Classificação - 40% Trabalho de Regressão - 40%