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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: Mineração de Dados | ||
| CARGA HORÁRIA: 45 | CRÉDITOS: 3 | CÓDIGO: FCEE01-14860 |
| MODALIDADE DE ENSINO: Presencial | TIPO DE APROVAÇÃO: Nota e Frequência | |
| STATUS | CURSO(S) / HABILITAÇÃO(ÕES) / ÊNFASE(S) |
| Eletiva Definida | FCEE - Ciência da Computação (versão 2) |
| TIPO DE AULA | CRÉDITO | CH SEMANAL | CH TOTAL |
| Prática/ Trabalho de Campo | 3 | 3 | 45 |
| TOTAL | 3 | 3 | 45 |
OBJETIVO(S):
Conhecer a atividade de mineração de dados e suas diferentes formas de resolução de problemas. Apresentar ferramentas existentes e estimular o desenvolvimento de novas.
EMENTA:
Análise Exploratória de Dados. Mineração de Dados: tarefas, etapas, algoritmos. Avaliação de algoritmos.
BIBLIOGRAFIA: - REZENDE, S. O. Sistemas Inteligentes – Fundamentos e Aplicações. São Paulo, Ed. Manole, 2000.
- RUSSEL, R.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 2004.
- 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.
- LUGER, G. F. Inteligência Artificial – Estruturas e Estratégias para a Solução de Problemas Complexos. 4ª Edição. Porto Alegre: Bookman, 2004.
- BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência Artificial: ferramentas e teorias.
- RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência Artificial. 2ª. Edição. São Paulo. Makron Books, 1994.
- 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.