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UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
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| UNIDADE: FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E ENGENHARIAS | ||
| DEPARTAMENTO: DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO | ||
| DISCIPLINA: Inteligência Computacional II | ||
| CARGA HORÁRIA: 75 | CRÉDITOS: 5 | CÓDIGO: FCEE01-14766 |
| MODALIDADE DE ENSINO: Presencial | TIPO DE APROVAÇÃO: Nota e Frequência | |
| STATUS | CURSO(S) / HABILITAÇÃO(ÕES) / ÊNFASE(S) |
| Obrigatória | FCEE - Ciência da Computação (versão 2) |
| TIPO DE AULA | CRÉDITO | CH SEMANAL | CH TOTAL |
| Teórica | 3 | 3 | 45 |
| Prática/ Trabalho de Campo | 2 | 3 | 30 |
| TOTAL | 5 | 6 | 75 |
OBJETIVO(S):
Aplicar a teoria de conjuntos fuzzy em sistemas especialistas. Conhecer as principais técnicas de redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. Apresentar combinações de técnicas inteligentes.
EMENTA:
Sistemas fuzzy. Redes neurais artificiais. Algoritmos genéticos. Sistemas híbridos.
| PRÉ-REQUISITO 1: FCEE01-14763 Inteligência Computacional I |
BIBLIOGRAFIA: BÁSICA:
- SIMOES M.G.; SHAW, I.S. CONTROLE E MODELAGEM FUZZY. SÃO PAULO. ED. EDGARD BLUCHER, 2ª EDIÇÃO, 2007.
- BRAGA, A. P., CARVALHO, A. P. L., LUDERMIR, T. B. REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: TEORIA E APLICAÇÕES. RIO DE JANEIRO, 2ª ED. LTC, 2007.
- LINDEN, R. ALGORITMOS GENÉTICOS: UMA IMPORTANTE FERRAMENTA DA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL. 2ED. RIO DE JANEIRO, BRASPORT, 2008.
COMPLEMENTAR:
- BITTENCOURT, G. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: FERRAMENTAS E TEORIAS. FLORIANÓPOLIS: UFSC, 1998.
- HAYKIN, S. REDES NEURAIS: PRINCÍPIOS E PRÁTICA. PORTO ALEGRE ED. 2A, BOOKMAN 2001.
- EIBEN, A.E.; SMITH, J.E. INTRODUCTION TO EVOLUTIONARY COMPUTING.SPRINGER, BERLIM, 2007.