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Sabemos que os computadores são melhores do que as pessoas a esmagar séries de números, mas e as tarefas que são mais complexas? Como se ensina a um computador o aspecto de um gato? Ou como conduzir um carro? Ou como jogar um jogo de estratégia complexo? Ou fazer previsões sobre a bolsa de valores? Estas são algumas das tarefas mais difíceis na inteligência artificial, ultrapassando de longe as capacidades das técnicas normais de aprendizagem de máquinas. Nestes casos, os cientistas informáticos recorrem a redes neuronais. O que distingue as redes neurais de outros algoritmos de aprendizagem…mehr

Produktbeschreibung
Sabemos que os computadores são melhores do que as pessoas a esmagar séries de números, mas e as tarefas que são mais complexas? Como se ensina a um computador o aspecto de um gato? Ou como conduzir um carro? Ou como jogar um jogo de estratégia complexo? Ou fazer previsões sobre a bolsa de valores? Estas são algumas das tarefas mais difíceis na inteligência artificial, ultrapassando de longe as capacidades das técnicas normais de aprendizagem de máquinas. Nestes casos, os cientistas informáticos recorrem a redes neuronais. O que distingue as redes neurais de outros algoritmos de aprendizagem de máquinas é que fazem uso de uma arquitectura inspirada pelos neurónios no cérebro humano. Estas redes acabam por se adequar bem à modelação de abstracções de alto nível através de uma vasta gama de disciplinas e indústrias.
Autorenporträt
Prof. Jayesh Rane arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung Elektronik und Telekommunikationstechnik. Er promoviert in Elektronik und hat seinen Master of Technology in Kommunikationstechnik abgeschlossen. Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und Robotik sind seine Forschungsgebiete.