SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Tipo de Disciplina:
Forma de Participação:
Unidade Responsável:	COORDENAÇÃO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL - NG (11.52.10)
Código:	MMC.008
Nome:	Inteligência Computacional
Carga Horária Teórica:	60 h.
Carga Horária Prática:	0 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Quantidade de Avaliações:
Ementa/Descrição:	Fundamentos da inteligência artificial. Aprendizado de máquina. Fundamentos de lógica fuzzy: conceitos, operações sobre conjuntos fuzzy, modelos de decisão fuzzy. Aprendizado em Sistemas fuzzy. Redes neurais artificiais: conceitos, inspiração biológica, arquiteturas. Aprendizado em redes neurais artificiais. Sistemas neuro-fuzzy: conceitos, principais abordagens, arquiteturas. Aprendizado em sistemas neuro-fuzzy. Introdução à computação granular. Aplicações.
Referências:	1. REZENDE, S. O. (Coord.). Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Ed. Manole, 2003. 2. NEGNEVITSKY, M.. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems. Addison Wesley; 2nd ed., 2004. 3. MUNAKATA, T.. Fundamentals of the New Artificial Intelligence: beyond traditional paradigms. Springer, 1998. 4. HAYKIN, Simon. Redes Neurais: princípios e prática. Porto Alegre: Bookman, 2001. 5. ZURADA, J.. Introductions to Artificial Neural Systems. Kluwer, 1994. 6. PEDRYCZ, W.; PETERS, J. F. (Eds). Computational Intelligence in Software Engineering. In: Advances in Fuzzy Systems, Applications and Theory, Volume 16. 7. PEDRYCZ, W.. Fuzzy Control and Fuzzy Systems. John Wiley & Sons, 2nd ed., 1992 (Research Studies Press). 8. DUBOIS, D.; PRADE, H. Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications. New York: Academic Press, 1980. 9. GORZALCZANY, Marian B.. Computational Intelligence Systems and Applications: neuro-fuzzy and fuzzy neural synergisms. Springer Verlag, 2002 (Studies in fuzziness and soft computing). 10. JAIN, L. C.; Martin, N. M. (Eds). Fusion of Neural Networks, Fuzzy Sets, and Genetic Algorithms: industrial applications. CRC Press, 1998 (International Series on Computational Intelligence). 11. KAYNAK, Okyay (Ed.). Computational Intelligence: Soft Computing and Fuzzy-Neuro Integration With Applications. In: NATO Advanced Study Institute on Computational intelligence, Springer Verlag; 1998. 12. TANAKA, K.; WANG, H.O.. Fuzzy Control Systems Design and Analysis: a LMI approach. Wiley InterScience, 2001. 13. CHEN, Zhengxin. Computational Intelligence for Decision Support. CRC, 1999. 14. BARGIELA, A.; PEDRYCZ, W.. Granular Computing: an introduction. Kluwer Academic Publishers, 2003. 15. ZURADA, J.. Introductions to Artificial Neural Systems. Kluwer, 1994. A bibliografia indicada será complementada e mantida atualizada mediante a utilização de artigos científicos de periódicos e anais de congressos, bem como de web sites.

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