MINI-CURSO

INTRODUÇÃO ÀS REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Me. Juliano Fabiano da Mota TIDE, Matemática, Fecilcam, jfmota@fecilcam.br

Seres humanos podem, facilmente, baseados em exemplos e, muitas vezes, através de treinamento, com a ajuda de um professor, aprender a reconhecer um símbolo (ou caractere), diferenciar um animal de outro, aprender a eleger a melhor alternativa de um dado conjunto. Quanto mais exemplos forem "aprendidos", maior será a capacidade de distinção (ou decisão) adquirida. Entretanto, se a quantidade de informações for demasiadamente grande, a tendência é que o tempo para se tomar a decisão correta se torne impraticável ou, ainda, a decisão seja incorreta. A criação de um modelo matemático que simule os neurônios humanos e, conseqüentemente, a sua forma de aprendizado, pode auxiliar no processo de automação dessa tarefa, através da criação de padrões, permitindo diferenciar um grupo de outro, escolhendo uma dentre várias alternativas. Tais modelos matemáticos são conhecidos como Redes Neurais Artificiais (RNAs). Uma RNA é definida, resumidamente, por Haykin (2001, p.24) como “um processador maciço paralelamente distribuído formado por unidades simples”.As redes Neurais Artificiais vem sendo utilizadas nos mais distintos campos do conhecimento, como por exemplo algumas  das Ciências Biológicas e da Saúde, Sociais Aplicadas e do Comportamento bem como as Ciências Exatas e Engenharias. Por este motivo, justifica-se o estudo neste tema que mistura, basicamente, Neurociência, Ciência da Computação e Matemática.