Sistemas de Informação Inteligentes

Apresentação em tema: "Sistemas de Informação Inteligentes"— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas de Informação Inteligentes
Aula 3 Nadilma Nunes

2 Motivação Ideia geral de RNA
Procura-se construir um computador que tenha circuitos modelando os circuitos cerebrais e espera-se ver um comportamento inteligente emergindo, aprendendo novas tarefas, errando, fazendo generalizações e descobertas, e frequentemente ultrapassando seu professor. circuitos neurais artificiais poderão se auto-organizar, quando apresentados a ambientes diversos, criando suas próprias representações internas e apresentar comportamentos imprevisíveis.

3 O Sistema Nervoso Controla as reações rápidas do corpo como a contração muscular (função motora) É comum atribuir aos neurônios as principais funções cerebrais Existem aproximadamente 10¹¹ neurônios no cérebro humano

4 O Sistema Nervoso O neurônio tem um corpo celular chamado soma e diversas ramificações. As ramificações conhecidas como dendritos, conduzem sinais das extremidades para o corpo celular. Existe também uma ramificação, geralmente única, chamada axônio, que transmite um sinal do corpo celular para suas extremidades. As extremidades do axônio são conectadas com dendritos de outros neurônios pelas sinapses. As sinapses são responsáveis pela memorização das informações. Um neurônio tem de 1000 a sinapses e pode receber informação de perto de 1000 outros neurônios.

5 O fluxo da informação ocorre sempre no sentido:
O Sistema Nervoso O fluxo da informação ocorre sempre no sentido: Dendritos  ➔  Corpo Celular s  ➔  Axônio Neurônios podem se conectar com outros neurônios ...

6 Curiosidades Há cerca de 100 bilhões deles no cérebro e na coluna vertebral. Cada neurônio tem cerca de 10.000 sinapses com outros neurônios. A maioria deles está localizado no córtex cerebral. O córtex existe apenas nos cérebros de mamíferos. O córtex é identificado popularmente como massa cinzenta. O córtex é a estrutura responsável pelas habilidades cognitivas superiores,  tais  como  memória,  raciocínio  lógico,  linguagem, consciência, dentre outras.

7 Mais curiosidades O cérebro produz sim novos neurônios (e.g. hipocampo). O tempo de propagação de um impulso no  axônio é da ordem de  milissegundos! O peso do cérebro é aprox. 2% do peso de uma pessoa.  Mesmo em repouso, o cérebro consome 20% de sua  energia.

8 Neurônio artificial Neurônio artificial de McCulloch­Pitts (MP) o neurônio M­P é uma aproximação útil do neurônio real, pois serve  até hoje como bloco construtivo básico de algoritmos de redes neurais. Devemos desenvolver modelos matemáticos que representem os dendritos, as sinapses, o corpo  celular e o axônio.

9 Neurônio artificial Passo  1: Cada ramo da árvore dendrítica é  modelado como uma linha ou canal de trans-missão por onde flui a informação de entrada (xj,  j=1, ..., p).

10 Neurônio artificial Passo  2:  A  força  (ou  eficiência) das  conexões  sinápticas de  uma  certa árvore  dendrítica é modelada  como um fator (peso  sináptico), cujo papel é modular o fluxo de sinais passando por uma certa árvore  dendrítica.

11 Neurônio artificial Passo  3:  A  função  do  corpo  celular  de  realizar  o  balanço  ou acúmulo  energético  é  modelada  por  uma  operação  de  somatório sobre as entradas  moduladas pelos pesos sinápticos.

12 Aplicação de RNA - Previsão
Tarefa: dado um conjunto de exemplos {(y(t1), (y(t2),..., (y(tn)}, prever a saída y(.) no instante de tempo tn+1 Exemplos Previsão do tempo Previsão de falências Previsão de ações na bolsa Previsão de desgaste de peças

13 Aplicação de RNA - Otimização
Tarefa: encontrar solução que satisfaça a um conjunto de restrições tal que uma função objetivo seja maximizada ou minimizada Exemplo Problema do caixeiro viajante (NP completo)

14 Exercício Procurar um exemplo de aplicação de uma rede neural artificial para predição de valores. Dica: Rede Neural e predição de bolsa de valores ou Rede Neural e previsão do tempo.

15 Redes Neurais Artificiais
Seminários Redes Neurais Artificiais O que são? Funcionamento básico Topologias de RNAs Potenciais áreas de aplicação das RNAs Exemplo de funcionamento