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A. Introdução

Pesquisa e Banco de Dados;
Métodos Avaliatórios – Processo Comparativo;
Modelos matemáticos para estimativa de valores – uso da Estatística Inferencial;
Regressão Linear e Inferência Estatística - pressupostos básicos e limitações;
Modelagem Matemática e Identificação de Sistemas – pressupostos básicos;
Sistemas lineares, linearizáveis e não lineares - uma abordagem com técnicas de modelagem (Mínimos Quadrados - Redes Neurais Artificiais).

B. Fundamentos das Redes Neurais Artificiais

O Que são Redes Neurais Artificiais – Conceitos Básicos;
Histórico;
Motivação – Redes Biológicas;
Neurônios biológicos e artificiais – conceitos, arquiteturas e funções de ativação;
Pré-processamento dos dados: Análise das Variáveis e distribuição de freqüências, Pontos atípicos e influenciantes;
Principais arquiteturas das Redes Neurais Artificiais:
Aprendizado supervisionado, correção de erros;
O algoritmo de aprendizado e o Teorema da Convergência;
Implementação do Algoritmo de treinamento;
Pesos – Atualização pelo Método do Gradiente;
Algoritmo Back-Propagation e suas variações;
Generalização X Aprendizado;
Validação dos modelos: Aplicação das Técnicas de Monte Carlo;
Aplicações e Conclusões – comparação direta dos resultados com RNA e com a regressão linear múltipla;
Estudos da nova Norma Brasileira de Avaliações - 14.653-2 e utilizações previstas para a implementação e uso das RNA´s na Engenharia de Avaliações;
Solução de problemas reais de Avaliação com a utilização de software próprio (salas de aula com utilização de computador).

Pré-requisito: Curso Básico de Regressão Linear e Inferência Estatística e conhecimento do Mercado Imobiliário.

Cursos já realizados

- IBAPE / SP - São Paulo/SP - 13 a 15 de Março de 2008
- IBAPE / BA - XIV COBREAP - 06 de Outubro de 2007
- IBAPE / PR - Curitiba/PR - 29 a 30 de Outubro de 2004