p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }Os trabalhos relacionados as Redes NeuraisAtrificiais, que tambem pode ser denominadas apenas de RedesNeurais, tem se motivado principalmente devido ao reconhecimento dacomunidade academica de que o cerebro humano consegue processarinformacoes de maneira diferente a de um sistemacomputacional. Desta forma de acordo com (HAYKIN,2001) pode-se dizerque o cerebro representa um sistema de processamento de informacaoaltamente complexo, nao-linear e paralelo. p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }Uma Rede Neural Artificial corresponde a umprocessador disposto paralelamete distribuido, sendo composto poruma unidade de processamento simples. Esta unidade de processamentosimples tem a capacidade de armazenar conhecimentos adquiridosatraves de experiencias e tambem de torna-los disponiveis parauso. Desta forma pode-se afirmar que as Redes Neurais Artificiais seassemelham ao cerebro humano por dois aspectos[HAYKIN,2001]:p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }O processo de conhecimento adquirido pela Rede Neural Artificial e obtido levando em consideracao o ambiente de aplicacao e tambem a sua forma de aprendizado; p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }A intensidade das conexoes entre os neuronios, que na Rede Neural Artificial e representado pelos pesos sinapticos, tambem sao utilizados para a aquisicao do conhecimento adquirido. p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }As Redes Neurais sao compostas por neuronios,ou simplesmente denominados de unidades, as quais estao conectadasde forma orientada, ou seja, a saida de determinado neuronio estarasempre vinculada a unicamente outro determinado neuronio. Outracaracteristica importante das Redes Neurais e a presenca dos pesossinapticos para cada conexao presente em determinado neuronio, osquais estao representados por pesos numericos. A figura abaixoapresenta o modelo de neuronios presentes nas RedesNeurais, o qual e composto por sinais de entrada, pesos, funcaoSoma, funcao de transferencia e saida. Modelo de Neuronio - Redes Neurais Artificiais Entradas: Representa um conjuntos de sinapses ou elos deconexoes orientadas, que sao caracterizadas por um peso. De talforma que o o sinal xj presente na entrada da sinapse jconectada ao neuronio k e multiplicado pelo peso sinaptico wkj. E importante ressaltar que no peso sinaptico o primeiroindice k se refere ao neuronio em questao e o indice j refere-seao terminal de entrada da sinapse a qual o peso esta se referindo.Funcao Soma: Tambem conhecida como funcao aditiva, ousomador. O somador tem a finalidade de somar os sinais de entrada,levando em consideracao as respectivas sinapses do neuronio. Afuncao soma pode ser representado pela equacao: p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120%; }uk = wkjxj Funcao de Ativacao: Representaum limitador de amplitude da saida de determinado neuronio. Tambempode ser denominada de funcao restritiva, pois restringe ointervalo permissivel de amplitude do sinal de saida a um valorfinito. Desta formapode-se afirmar que a saida de amplitude normalizada de determinadoneuronio e representado pelo intervalo unitario fechado [0, 1] oude maneira alternativa [-1, 1]Redes Neurais vem sendo utilizadas em diversos sistemas computacionais, com o objetivo de automatizar algumas tarefas que seriam dificilmente cumpridas pelos seres humanos.Em outra oportunidade daremos continuidade aos conceitos de Redes Neurais Artificiais.Bons Estudos!!!!!!Abraco, O Ministerio da Educacao(MEC) no ultimo dia 20 de junho de 2017 realizou a publicacao da Portaria Normativa No 11, a qual tem a finalidade de estabelecer novos criterios, procedimentos para a oferta de Cursos Superiores