Redes Neurais Artificiais
Tópicos especiais em Banco de dados
Prof. José Osvaldo 2009
Inteligência Artificial (AI)
• Campo da ciência que tenta reproduzir a
inteligência humana.
• Três grandes grupos de pesquisa:
– Ciência Cognitiva
– Robótica
– Interfaces Naturais
Aplicações da Ciência Cognitiva
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Sistemas Especialistas
Sistemas de aprendizagem
Lógica difusa
Algoritmos Genéticos
Redes Neurais
Agentes Inteligentes
Aplicações da Robótica
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Percepção visual
Tatildade
Destreza
Locomoção
Condução
Aplicações de Interface Natural
• Linguagens naturais
• Reconhecimento de discurso
• Interfaces multissensoriais
• Realidade Virtual
Aplicações das redes neurais artificiais
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Reconhecimento de padrões
Classificação de padrões
Correções de padrões
Previsão de séries temporais
Suporte à decisão
Mineração de dados
etc...
Redes Neurais Artificiais
• Modelos matemáticos criados a partir do
funcionamento dos neurônios biológicos e na
estrutura modelada do cérebro.
– Cérebro  Redes Neurais Artificiais
– Neurônio biológico  neurônio artificial e
elementos processadores
– Rede de neurônios  estrutura em camadas
– 10 bilhões de neurônios (homem)  centenas /
milhares de neurônios artificiais.
Características das Redes Neurais A
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Busca paralela
Endereçamento pelo conteúdo
Aprendizado por experiência
Generalização
Associação
Abstração
Robustês
Degradação gradual
Neurônio Natural
• É uma célula composta de membrana,
citoplasma e núcleo, como qualquer outra
célula animal, mas as semelhanças param por
aí. Foi descoberta no século XIX pelo
neurologista espanhol Ramón y Cajal.
– Soma ou corpo celular: é o centro metabólico do
neurônio, onde seu o metabolismo da célula é
processado. A partir do soma são projetadas suas
extensões filamentares, os dendritos e o axônio.
Neurônio Natural
• Os dendritos ocupam muito mais volume que
o soma, formam a árvore dendrital
• O axônio, ou fibra nervosa, faz a ligação entre
as células nervosas. Costuma ter um axônio
por neurônio, mas este é extremamente
comprido, podendo alcançar vários metros de
comprimento.
• Esquematicamente, corresponde a várias
entradas e uma única saída.
Neurônio Natural
• As entradas são oriundas da árvore dendrial e
ocorrem a partir das ligações sinápticas:
conectam a árvore dendrial a axônios de
outros neurônios, a partir de sinais.
• Estes sinais são impulsos nervosos, ou
potenciais de ação e não passam de impulsos
eletroquímicos que passam de um neurônio
para outros, a ele conectados
Neurônio Natural
• Sinapses são ligações eletroquímicas que são
ativadas pelos neurotransmissores.
• Neurotransmissores existem nas regiões
intersinápticas e podem ter estímulos
excitatórios ou inibitórios.
• Uma conesão excitatória altera o potencial na
membrana sináptica e forma o impulso
nervoso.
Neurônio natural
• Potencial de ação ou impulso nervoso:
– Limiar de disparo: situação crítica de excitação das
membranas sinápticas que, se ultrapassado,
provoca o disparo.
– Disparo: provoca a despolarização imediata
(alguns milissegundos) da membrana sináptica e o
impulso viaja de um neurônio a outro a uma
velocidade de até 150 m/s em seu axônio,
estimulando, desta forma, a ligação com outros
neurônios.
Neurônio Booleano de McCulloch
• Dispositivo binário: saída pulso ou não pulso
• Entradas binárias: excitatória(+) ou inibitória(-)
• Caso particular do Discriminador Linear, cujas
entradas também são binárias.
• Operadores binários: not, and, or, shor,
exclusive or.
• As implementações são relativamente simples,
mas demandam boas horas de estudo.