ABSTRACT
Neste trabalho é estudado o problema do aprendizado (baseado em casos) em redes conexionistas IAC (Interactive Activation and Competition). O modo básico de aprendizado, nestes tipos de redes, pode ser classificado como "Rote Learning". Ou seja, através de um trabalho de "Engenharia de Conexões" (semelhante ao procedimento de "Engenharia de Conhecimento" em Sistemas Especialistas Simbólicos) os pesos das conexões são determinadas "a priori" e armazenados na estrutura da rede. Neste sentido, um exemplo de Diagnóstico Diferencial na Área de Reumatologia foi utilizado no estudo da capacidade de aprendizado da rede pela introdução de casos reais clínicos, apresentados por um especialista médico, utilizados como fonte de conhecimento adicional ao conhecimento estabelecido pelas relações entre sintomas e doenças. São discutidos os resultados de simulações realizadas.