Neste minicurso será apresentado e comentado brevemente sobre alguns conceitos básicos de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) relacionados aos tipos de aprendizagem que elas desenvolvem as quais podem ser: Aprendizagem Supervisionada e Aprendizagem Não Supervisionada. Dentro da Aprendizagem Supervisionada encontramos os seguintes tipos de Redes Neurais: Artificiais, Convolucionais e Recorrentes. Já em Aprendizagem Não Supervisionada temos: os Mapas Auto Organizáveis, Boltz Machines, Autoencoders e Redes Adversárias Generativas. Aprendizagem Supervisionada temos algumas aplicações como classificação e regressão, visão computacional, análise de séries temporais, entre outras; em Aprendizagem Não Supervisionada, podemos encontrar aplicações na deteccão de características e agrupamento, sistemas de recomendação, redução de dimensionalidade, geração de imagens etc. Será comentado sobre a história e teoria das Redes Neurais Artificiais e exemplificará o seu funcionamento calculando os pesos das camadas de entrada e saída que são números reais os quis representam o aprendizado da Rede Neural Artificial. Para finalizar será feita uma aplicação das Redes Neurais Convulacionais na cla
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