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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/redes-neurais-artificiais-aproximando-equacoes-com-matlab/
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课程名称：人工神经网络：使用Matlab进行方程逼近 课程概述： 本课程聚焦于人工神经网络，这是一种受到人类大脑工作原理启发的计算技术，能够通过模仿生物神经元的行为来理解各种任务。人工神经网络由一系列相互连接的节点组成，能够分层处理信息，使得系统可以从大量数据中“学习”模式。该技术在函数建模或逼近方面尤为突出，通过获得能够关联输入变量与特定输出变量的解析方程，适用于变量之间关系复杂、难以用传统方法明确建模的情况。 本课程旨在教授如何通过Matlab软件的神经网络拟合工具箱来使用人工神经网络，Matlab是一种在工程与数据科学领域广泛应用的工具，能够方便地开发神经网络模型并进行精细调整，以便在函数逼近中获得最佳结果。在课程中，我们将使用来自Kaggle这个著名的数据科学与机器学习平台的数据集，进行分析与实践。具体而言，我们将处理与同步电动机相关的数据，这是一种广泛应用于电力系统中的设备，用于将电能转化为机械能。我们将利用人工神经网络对电动机的例行电流进行建模，基于四个重要变量（如电压、转速、温度等）进行分析。 虽然课程的重点是针对同步电动机建模一个具体方程，但所教授的技术同样适用于众多不同领域的问题。人工神经网络的应用极其灵活，适用于任何需要获得变量之间相关方程的过程或系统，例如控制系统、金融预测、图像模式识别甚至医学诊断等。借助人工神经网络，可以自动捕捉并建模变量之间的复杂关系，为工程、科学和商业问题提供稳健的解决方案。
Redes neurais artificiais são uma técnica computacional inspirada no funcionamento do cérebro humano, que possibilita a compreensão de diversas tarefas a partir de semelhanças com o comportamento dos neurônios biológicos. Essas redes consistem em uma série de nós interconectados que processam informações em camadas, permitindo que o sistema "aprenda" padrões a partir de grandes volumes de dados. Entre as diversas aplicações dessa técnica, destaca-se a modelagem ou aproximação de funções matemáticas, um processo que permite a obtenção de equações analíticas capazes de correlacionar diferentes variáveis de entrada com uma variável de saída específica. Isso é especialmente útil em situações onde os relacionamentos entre variáveis são complexos e difíceis de modelar de forma explícita por métodos tradicionais.Este curso tem como objetivo ensinar o uso de redes neurais artificiais através do Toolbox Neural Net Fitting do software Matlab, uma ferramenta amplamente utilizada no campo da engenharia e ciência de dados, para a aproximação de equações. O Matlab oferece uma interface poderosa para o desenvolvimento de modelos de redes neurais, permitindo a fácil implementação e ajuste fino das redes para obter os melhores resultados na aproximação de funções.Durante o curso, utilizaremos dados provenientes do Kaggle, uma renomada plataforma online voltada para ciência de dados e aprendizado de máquina, que oferece uma vasta gama de conjuntos de dados para análise e prática. Especificamente, trabalharemos com dados relacionados a um motor elétrico síncrono, um dispositivo amplamente utilizado em sistemas de energia elétrica para converter energia elétrica em mecânica. Nesse contexto, modelaremos uma equação utilizando redes neurais artificiais para calcular, de forma analítica, a corrente de excitação do motor, com base em quatro variáveis de interesse, que podem incluir fatores como tensão, velocidade de rotação, temperatura, entre outros.Embora o foco do curso seja a modelagem de uma equação específica para o motor síncrono, a técnica que será ensinada pode ser facilmente adaptada para uma ampla variedade de problemas em diferentes áreas. A aplicação de redes neurais é extremamente versátil, e pode ser utilizada em qualquer processo ou sistema que exija a obtenção de uma equação que correlacione variáveis, como em sistemas de controle, previsões financeiras, reconhecimento de padrões em imagens ou mesmo diagnósticos médicos. Com as redes neurais, é possível capturar e modelar relações complexas entre variáveis de forma automática, fornecendo soluções robustas para problemas de engenharia, ciência e negócios.
