Currículo
Introdução às Redes Neuronais 04920
Contextos
Groupo: Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial - 2025 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
Groupo: Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial - 2025 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final desta UC, o aluno deverá ser capaz de: OA1: Compreender os conceitos fundamentais e a representação de grafos. OA2: Analisar caminhos e realizar pesquisas em redes. OA3: Calcular medidas de centralidade e analisar a estrutura das redes. OA4: Aplicar distribuições e algoritmos a redes complexas. OA5: Modelar redes e adaptar dados empíricos a modelos de rede. OA6: Entender os fundamentos de redes neuronais. OA7: Utilizar ferramentas computacionais para a representação e visualização de redes.
Programa
CP1. Fundamentos de Grafos e Redes 1.1. Introdução à Teoria de Grafos 1.2. Matemática de Grafos 1.3. Algoritmos de pesquisa CP2. Estrutura e Dinâmica de Redes Complexas 2.1. Métricas e Medidas de centralidade 2.2. Modelos de redes 2.3. Tópicos avançados CP3. Aplicações e Visualização de Redes 3.1. Adaptação de dados a modelos de rede 3.2. Aplicações em diversas áreas 3.3. Visualização de redes com ferramentas computacionais CP4. Introdução às Redes Neuronais 4.1. Modelo perceptrão e fundamentos básicos 4.2. Arquitetura de redes neuronais 4.3. Treino e optimização
Método de Avaliação
Aprovação com classificação não inferior a 10 valores (escala 1-20) numa das modalidades seguintes: - Avaliação ao longo do semestre: 1 trabalho de projeto realizado em grupo (40% - apresentação na data da 1ª época) + 1 teste intermédio (40%) + atividades de trabalho autónomo (20%); é exigida nota mínima de 8 valores (escala 1-20) na média do projeto em grupo e do teste intermédio. - Avaliação por Exame (100%), em qualquer uma das épocas de avaliação. - Poderá ser realizada uma avaliação oral complementar após qualquer momento de avaliação para validação da nota final.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Maarten van Steen, Graph Theory and Complex Networks, 2010, 9081540610, Mark Newman, Networks, 2018, 978-0198805090, Sergey N. Dorogovtsev, José F. F. Mendes, The Nature of Complex Networks, 2022 Van Der Hofstad, Remco. Random graphs and complex networks. Vol. 54. Cambridge university press, 2024. Zhiyuan Liu and Jie Zhou, Introduction to Graph Neural Networks, Morgan & Claypool Publishers. 2020:
Secundária
- Menczer F., Fortunato S., Davis C.A., A first course in network science (Cambridge University Press), 2020, 978-1108471138, Sayama H., Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems. Open SUNY Textbooks. Milne Library., 2015 Erwin Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, 2011, 978-0470458365: