| Ementa/Descrição: |
Fundamentos da inteligência artificial. Conceitos básicos sobre evolução e seleção natural.
Introdução às Estratégias Evolutivas. Algoritmos Genéticos (AG): conceituação, fundamentos
matemáticos, aspectos computacionais, derivados de AG, paralelização de AG. Introdução à
Evolução Diferencial. Introdução à Otimização por Enxame de Partículas. Introdução à
Programação Genética. Aprendizado de máquina. Fundamentos de Lógica Fuzzy: conceitos,
operações sobre conjuntos fuzzy, modelos de decisão fuzzy. Aprendizado em Sistemas Fuzzy.
Redes Neurais Artificiais (RNA): conceitos, inspiração biológica, arquiteturas. Aprendizado em
RNA. Sistemas Neuro-Fuzzy (SNF): conceitos, principais abordagens, arquiteturas. Aprendizado
em SNF. Introdução aos Sistemas Evolutivos. Sistemas híbridos. Aplicações. |
| Referências: |
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