Teste

Depois de um tempo consideravelmente longo sem escrever, resolvi postar algo, visando principalmente e simplesmente escrever. Provavelmente, sobre diversos assuntos, mas atualmente meus interesses estão relacionados a teorias sobre modelagem da incerteza, especificamente em redes bayesianas. Também tenho interesse em modelos híbridos, como neuro-bayes, mas ainda não desenvolvi nada nesta direção. Enfim, concluindo, até mais para os que lerem o blog.

Para os interessados em iniciar uma discussâo sobre redes neurais, tirar dúvidas e compartilhar seu conhecimento da área resolvi (quase que obrigado pelo Dirceu) criar um grupo no google para que possamos trocar algumas informações.

O endereço do grupo é: http://groups.google.com.br/group/redesneurais

O e-mail é:  redesneurais@googlegroups.com

Enfim, acessem e discutam. O grupo é voltado  para todos aqueles que se interessam pelo assunto e gostariam de um ambiente exclusivamente dedicado a discussão exaustiva do assunto.

Recomendação de livro: I.A Inteligência Artificial: Um guia para iniciantes, Blay Whitby

Público

Um bom livro para aqueles que desejam satisfazer sua curiosidade sobre IA. Voltado exclusivamente para iniciantes, curiosos, estusiastas e afins, o livro aborda algumas tendências atuais da pesquisa em IA de forma clara, entusiasmada e realista.

Pontos fortes

Linguagem clara, divertida e entusiasmada. É possível perceber, durante a leitura, o entusiasmo e satisfação do autor em escrever sobre IA. Fornece exemplos do sucesso da aplicação da IA nas mais diversas áreas do conhecimento, seja na medicina seja na exploração espacial.

Pontos fracos

Devido ao público para o qual o livro é direcionado, os conceitos e técnicas não são abordados em profundidade, consequentemente, não aconselho que pessoas interessadas em abordagens aprofundadas o leiam, a não ser é claro, que desejem satisfazer sua curiosidade.

Considerações

É um excelente livro de introdução à Inteligência Artificial, eficiente em introduzir conceitos gerais e tendências atuais da pesquisa em IA e altamente recomendável para iniciantes e curiosos.

BlogBlogs.Com.Br

Dentre algumas aplicações da redes neurais podemos citar:

1. Reconhecimento de imagens

• Classificação de caracteres
• Reconhecimento de assinaturas
• Reconhecimento de faces

2. Reconhecimento de sons

• Classifcação de fonemas
• Reconhecimento de comandos

3. Classificação financeira

• Análise de crédito
• Previsão de falência de empresas

Obviamente, existem muitas outras aplicações sendo que, as acima citadas correspondem apenas a um pequeno subconjunto.

Quanto ao código fonte, infelizmente não possuo muitas implementações afinal, esta é um área que ainda estou explorando. Por enquanto, estarei disponibilizando um exemplo extremamente simples, desenvolvido em meu tutorial, mas que pode ser útil. Em breve, pretendo escrever um tutorial com uma implementação mais interessante.

Codigo fonte em java

Abraços!

As redes neurais são aplicadas para resolução de diversos problemas. De um modo geral, o objetivo é classificar e reconhecer padrões, predizer e generalizar informações.

Ao projetar uma rede neural, não podemos pensar em técnicas computacionais convencionais, como procedimentos ou fórmulas algorítmicas de processamento de dados, mas sim em tipos dos dados de entrada, dados de saída e tratamento de dados.

Baseando-se nos dados, a rede neural passa por duas fases de explicitação do processamento: o treinamento e a utilização. O treinamento consiste em um processo iterativo de atualização dos pesos sinápticos, ou seja, a rede possui a capacidade de modificar-se para aprender. A utilização é a execução da rede, ou seja, como ele reage aos estímulos a ela apresentados.

Essas duas fases podem ser subdivididas em outras cinco, considerando os diferentes contextos em que uma rede neural pode estar inserida: concepção, definição, treinamento, utilização e manutenção.

Concepção: validação da proposta e escolha do paradigma neural.

Definição: tamanho da rede, tipo de problema, tipo de associação.

Treinamento: Escolha do método de aprendizado, supervisionado ou não-supervisionado.

Utilização: A execução da rede.

Manutenção: Como as redes neurais são utilizadas frequentemente para solucionar problemas dinâmicos, uma verificação contínua dos resultados se faz necessária.

Muito interessante, a partir de algumas expressões faciais básicas, como um sorriso ou uma sombrancelha levantada, computadores, em breve, serão capazes de ler a mente das pessoas.

Cientistas britânicos e norte-americanos estão desenvolvendo um computador que será capaz de ler pensamentos individuais a partir da análise de movimentos faciais que representam os sentimentos adjacentes.

Algumas aplicações

1. Ensino à distância: a partir da análise de faces, determinar quem está ou nâo entendendo o conteúdo.
2. Aprefeiçoar a segurança nas estradas através da determinação do estado mental atual do paciente: confuso, irritado, cansado, mal pago entre outros.
3. Vendas: Ao entrar em uma loja, um computador captura seu estado emocional e, com baseado nele, tenta te vendar alguma coisa.
4. Web sites, telefones celulares, carros que lêem sua mente e reagem a seus estímulos.

Leia mais em:

http://www.cnn.com/2006/TECH/ptech/06/26/mind.reading.pcs.reut/index.html

Eu dificílmente assisto televisão, considero sua programação chata, massante e extremanente improdutiva, salvo alguns jornais e seriados interessantes. No entanto, neste último domingo, ouvi uma chamada para uma notícia no fantástico que me chamou a atenção: A revolução da informática provoca o surgimento de uma nova doença. Saiba quais são os sintomas desse mal que atinge gente que não consegue se desconectar nunca.

Bom, basicamente, o que foi discutido é que a busca de informação tem se tornado algo compulsivo, pessoas não conseguem se “desligar”. Se vão para a praia, para o campo, ou qualquer outro lugar, depois de um dois dias passam a sentir falta da internet, dos celulares, ou quaisquer outros mecanismos de acesso à informação. Estas pessoas estâo sendo consideradas doentes, devido sua compulsâo por informação e, o mais interessante, eu tenho todos os sintomas.

Assistam a entrevista completa

Conclusâo: No ínicio fiquei extremamente contrariado, afinal gostar de informação não é doença, porém, um segundo depois pensei: mas gostar excessivamente de informação, a ponto de nâo fazer absolutamente mais nada, dormir com notebook ligado e outras coisas excêntricas correlatas, pode sim vir a ser uma doença e, então, como um bom adepto à mudança, resolvi mudar algumas coisas em meu cotidiano.

Bom, o recado foi dado, cuidem-se.

O neurônio artificial pode ser matematicamente descrito por um conjunto de n terminais de entradas x1, x2, …, xn e um único terminal de saída y.

A cada terminal de entrada são atribuídos pesos w1, w2, …, wn, que podem ser positivos ou negativos, dependendo de a sinapses serem inibitórias ou excitatórias. A entrada de um neurôno é dada pela soma dos valores xi * wi.

Cada neurôrio possui um limiar de excitação, que determina se ele irá ou não disparar. O corpo do neurônio é responsável pela soma dos valores xi * wi.

Uma vez que a soma tenha sido calculada, ela é comparada com o limiar de excitação do neurônio que ativa ou não a saída com base no resultado da comparação.