Rede Neural Artificial - Construindo sistemas inteligentes para autonomia e adaptação robótica
Fouad Sabry
Translator Felipe Azevedo
Publisher: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]
Summary
1: Rede neural artificial: explore os fundamentos e o amplo significado das redes neurais. 2: Perceptron: entenda os blocos de construção dos modelos de aprendizado de camada única. 3: Jürgen Schmidhuber: descubra a pesquisa pioneira por trás das redes modernas. 4: Neuroevolução: examine abordagens genéticas para otimizar arquiteturas neurais. 5: Rede neural recorrente: investigue redes com memória para dados sequenciais. 6: Rede neural feedforward: analise redes onde os dados se movem em uma única direção. 7: Perceptron multicamadas: aprenda sobre estruturas em camadas que aumentam a profundidade da rede. 8: Rede neural quântica: descubra o potencial dos modelos de aprendizado assistido por quantum. 9: ADALINE: estude neurônios lineares adaptativos para reconhecimento de padrões. 10: Rede de estado de eco: explore modelos de reservatório dinâmico para dados temporais. 11: Rede neural de pico: entenda sistemas neurais inspirados biologicamente. 12: Computação de reservatório: mergulhe em redes especializadas para análise de séries temporais. 13: Memória de curto prazo longa: Domine arquiteturas projetadas para reter informações. 14: Tipos de redes neurais artificiais: Diferencie entre vários modelos de rede. 15: Aprendizado profundo: Compreenda a profundidade e o escopo de redes multicamadas. 16: Regra de aprendizado: Explore métodos que orientam o treinamento de modelos neurais. 17: Rede neural convolucional: Analise redes adaptadas para dados de imagem. 18: Problema do gradiente de desaparecimento: Aborde desafios no treinamento de rede. 19: Redes neurais recorrentes bidirecionais: Descubra modelos que processam dados em ambas as direções. 20: Rede neural residual: Aprenda técnicas avançadas para otimizar o aprendizado. 21: História das redes neurais artificiais: Trace a evolução deste campo transformador.
