A disciplina tem por objetivo apresentar e discutir aspectos fundamentais de
filtros adaptativos e de aprendizado de máquina supervisionado, em especial, redes neurais
artificais. Os objetivos incluem não só desenvolver a teoria matemática de algumas
realizações, mas também introduzir a implementação computacional das soluções em
Python. Em filtros adaptativos, serão considerados algoritmos da família least-mean-square
(LMS) para adaptar os coeficientes de filtros com resposta ao pulso unitário finita (FIR). Em
aprendizado de máquina, será considerada a rede neural perceptron multicamada (multilayer
percepton - MLP) e questões relacionadas ao seu treinamento e avaliação.
- Docente: Magno Teófilo Madeira da Silva
- Docente: Renato Candido