Disciplina Curricular

Aprendizagem Estruturada ASS-S

Diploma de Estudos Avançados em Engenharia Informática e de Computadores - DEAEIC2006

Contextos

Grupo: DEAEIC2006 > 3º Ciclo

Período:

Peso

4.5 (para cálculo da média)

Objectivos

Entender a relação entre a teoria da informação, a aprendizagem automatica e a representação no cérebro humano. Ao contrário de muitas abordagens estatísticas de aprendizagem através de máquinas, que lidam com dados não estruturados, a aprendizagem através de agentes lida com dados estruturados. Em redes neurais hierárquicas, os níveis de representação nas camadas exibem uma estrutura hierárquica. Mais precisamente, a primeira camada (ou algumas das primeiras camadas) extraem características locais, tais como uma linha numa orientação particular. Características mais globais são extraídas em camadas seguintes. O objectivo de tal estrutura de representação hierárquica baseia-se no facto de que a posição do símbolo no padrão de introdução torna-se menos importante, por atravessar as camadas sucessivas mais profundamente.

Programa

O cérebro. Memória associativa, agregados de células, o cerebelo, o córtex visual. Clustering e EM-clustering, avaliação, mapas auto-organizados. Transformação de dados, normalização, transformada de Fourier, wavelets, transformada KL, PCA. Entropia e teoria da informação. O perceptrão, retro-propagação, redes RBF, "kernel trick", aprendizagem profunda, regularização. O córtex visual e aprendizagem profunda. Redes neuronais convolucionais. Hmax, Neocognitron.