Redes Neurais Básicas em Python

Este repositório contém exemplos de código Python para implementação de redes neurais básicas, com foco em conceitos introdutórios e aplicações práticas.

Conteúdo:

• Simulação Perceptron:

  • simulacao_perceptron.ipynb: Código Jupyter Notebook que implementa um perceptron de uma camada e o treina para aprender a lógica da tabela AND.
  • Explicação: Este notebook demonstra a estrutura básica de um perceptron, como calcular o produto escalar, aplicar a função de ativação (Heaviside) e atualizar os pesos durante o aprendizado.

• Perceptron Show:

  • perceptron_show.ipynb: Código Jupyter Notebook que simula a escolha de shows com base em características como distância, preço e amigos.
  • Explicação: Este notebook expande o conceito do perceptron para um cenário real, mostrando como a rede pode aprender a partir de dados e fazer previsões.

• Apresentação slides:

  • int_redes_neurais.pdf: Apresentação de slides sobre os conceitos abordados e códigos.

Recursos Adicionais:

• Numpy: https://numpy.org/
• Google Colab: https://colab.google

Referências:

• Haykin, Simon. Redes Neurais - Princípios e práticas. Bookman, 2007.
• Carvalho, André Ponce de Leon F. de. Redes neurais artificiais. https://sites.icmc.usp.br/andre/research/neural/. Acessado em: 2 dez. 2023.
• Universo Discreto. PASSO A PASSO do TREINAMENTO de uma REDE NEURAL SIMPLES - Redes Neurais e Deep Learning 03. https://www.youtube.com/watch?v=tYXGzQs31Og&t=88s. Acessado em: 2 dez. 2023.

Este repositório é um ponto de partida para aprender sobre redes neurais com Python. Sinta-se à vontade para contribuir com exemplos adicionais, documentação aprimorada e novos recursos.