O perceptron e o tipo mais basico de rede neural.O primeiro modelo de uma rede neural artificial demonstrou matematicamente a possibilidade de simulacao do aprendizado cerebral. Este modelo simulava um neuronio com entradas e pesos que, ajustados teriam o "poder" de aprender a se comportar de determinada forma. Entretanto, este modelo ainda era muito fraco e era preciso que se conhecessem os pesos para se encontrar determinada saida, era preciso criar uma forma de gerar os pesos algoritmicamente.Um algoritmo de "ajuste automatico" destes pesos foi criado em 1957 por Frank Rosenblatt e funciona da seguinte forma: o usuario fornece as entradas e as saidas esperadas e os pesos recebem valores iniciais (geralmente zero), as entradas sao multiplicadas aos pesos e depois tudo e somado e avaliado com um valor de limite, caso esta soma seja maior que este valor, o resultado e 1, caso contrario, -1.A imagem abaixo representa de forma fiel um Perceptron, que nada mais e que um neuronio de MCP:Os pesos (Wn) sao multiplicados com as entradas (an), a soma dos dois e aplicada a uma funcao , geralmente uma destas tres: Funcao sigmoide: (x)=11+exp(x),Tangente Hiperbolica: (x)=tanh(x),Linear simples: (x)=xSe o resultado de (x) for positivo, o resultado e 1, caso contrario, -1.O perceptron, entao e ajustado de acordo com a formula abaixo:Wi(t+1) e o novo peso, que e ajustado levando em conta: o peso anterior e o erro. O erro e calculado pela diferenca entre o valor esperado (dj) e o valor encontrado (yj), multiplicado pela entrada associada aquele peso e a, que e um valor chamado de taxa de aprendizado. A taxa de aprendizado, geralmente com um valor muito pequeno (como 0,000001) ajuda o perceptron a nao "fugir" muito da solucao ideal.Este tipo de rede neural e muito utilizado para classificar dados em dois conjuntos (1 ou -1), uma representacao bastante utilizada e um grafico com uma linha divisoria, separando os tipos de dados diferentes.A inclinacao da reta na imagem acima depende da taxa de aprendizagem.Portanto, e possivel encontrar maior ou menor precisao de acordo com o ajuste da mesma. Neste site, e possivel encontrar uma implementacao deste perceptron em C#. A dica do dia e o site NPTEL. O National Programme on Technology Enhanced Learning e uma iniciativa de varios institutos de tecnologia indianos que, com a intencao de aprimorar o conhecimento dos estudantes, disponibilizaram videoaulas (em ingles) de cursos de diversas areas de Engenharia (Civil, Computacao, Eletrica, Eletronica e Comunicacao e Mecanica).No curso de Inteligencia Artificial, existem duas aulas sobre aprendizagem usando Redes Neurais: Learning Using Neural Networks 1Learning Using Neural Networks 2Voce pode acessar os demais cursos por este link.Bons estudos. OCR e um acronimo para o ingles Optical Character Recognition, uma tecnologia para reconhecer caracteres a partir de um arquivo de imagem, ou mapa de bits. Atraves do OCR e possivel digitalizar uma folha de texto impresso e obter um arquivo de texto editavel [Wikipedia]. Na verdade, nao precisa ser necessariamente de um arquivo de imagem, OCR e tambem muito utilizado em dispositivos portateis (tablets, celulares, PDAs etc.). Nos EUA, a tecnologia OCR e