Produto Educacional ART2: Redes Neurais Adaptativas - Material Didático (UECE)

Veja o curso em forma de vídeo disponível no youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PL1RKSRiqkfO6EWg4DdMoHGm64IeRn9NMA

Este repositório contém o material didático completo para o minicurso sobre Redes Neurais ART2, desenvolvido por alunos da disciplina de Redes Neurais Artificiais do curso de Ciência da Computação da Universidade Estadual do Ceará (UECE).

Sobre o Minicurso

O minicurso tem como objetivo apresentar, de forma clara e acessível, os conceitos, princípios e a implementação prática das Redes Neurais Adaptativas ART2. Além de explorar a teoria e a arquitetura dessas redes, o curso oferece um projeto prático em Python para aplicar os conhecimentos adquiridos.

Conteúdo do Repositório

Este repositório está organizado da seguinte forma:

• slides: Contém os slides utilizados nas aulas em formato PDF.
• anotacoes: Contém as anotações de aula em formato Markdown (.md), com explicações e exemplos adicionais.
• imagens: Inclui imagens e ilustrações utilizadas nos slides e nas anotações.
• codigo: Apresenta o código Python do projeto prático, com comentários para facilitar o entendimento.

Tópicos Abordados no Minicurso

1. Introdução às Redes ART: O que são e por que são importantes redes adaptativas.
2. ART1 vs ART2: Comparação e motivação para o desenvolvimento da ART2.
3. Arquitetura da ART2: Detalhes da estrutura topológica e princípios de funcionamento.
4. Algoritmo de Treinamento ART2: Passo a passo do algoritmo utilizado para o aprendizado.
5. Implementação em Python: Código completo do projeto prático em Python, comentado e pronto para uso.
6. Aplicações da ART2: Exemplos de áreas onde as redes ART2 podem ser aplicadas.
7. Análise Crítica: Vantagens, limitações e desafios da ART2 no contexto do aprendizado de máquina.

Como Utilizar este Material

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/FranciscoOssian/ProdutoEducacional-ART-2

2. Explore as pastas: Navegue pelas pastas e explore os arquivos de cada tópico do curso.

3. Execute o código Python: Utilize o código do projeto prático em Python para experimentar e consolidar seu aprendizado.

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🚀 Esperamos que este material seja útil em sua jornada de aprendizado sobre Redes Neurais ART2!